ACESSIBILIDADE E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA EDUCAÇÃO: UM FLUXO COORDENADO DE PRÉ-MOLDAGEM E VALIDAÇÃO DOCENTE

Resumo

O presente estudo demonstra o emprego de ferramentas de inteligência artificial generativa na flexibilização curricular voltada à educação inclusiva. O problema que motiva a investigação é a sobrecarga docente na produção manual de materiais acessíveis e o risco do uso acrítico de IA generativa, que pode introduzir vieses e inconsistências. Investigou-se como o uso coordenado e sequencial de modelos de linguagem apoia a rotina docente por meio da pré-modelagem de materiais pedagógicos personalizados e avaliações adaptadas. Metodologicamente, desenvolveu-se um fluxo automatizado tripartido com divisão funcional de tarefas em plataformas de inteligência artificial, no qual o ChatGPT gerou a versão inicial das questões, o Gemini refinou a acessibilidade comunicacional e linguística, e o DeepSeek realizou a auditoria restritiva de controle de qualidade, culminando obrigatoriamente na validação pedagógica crítica efetuada pelo professor. Os resultados indicam que o fluxo sequencial de comandos parametrizados apresenta potencial para a pré-modelagem de atividades para estudantes da Educação Especial com base em dados de planos de atendimento individualizado. Evidencia-se que a divisão de tarefas por especialidade atua como um filtro de segurança e otimiza o tempo de planejamento do professor. Conclui-se que o fluxo automatizado atua estritamente como um recurso assistivo de apoio ao planejamento pedagógico, sendo o domínio técnico e a validação analítica humana do docente requisitos obrigatórios, insubstituíveis e finais para mitigar vieses e inconsistências e consolidar uma prática de ensino justa, segura e eficiente.