ARTIFICIAL INTELLIGENCE LITERACY IN TEACHER EDUCATION: COMPETENCIES FOR INCLUSIVE MEDIATION IN THE EDUCATION OF NEURODIVERGENT STUDENTS

Authors

DOI:

https://doi.org/10.5902/2675995098353

Keywords:

Artificial intelligence, Teacher education, Inclusive education

Abstract

The rapid incorporation of artificial intelligence (AI), especially generative systems, into educational practices expands possibilities for accessibility and teacher support, while also creating risks related to bias, reliability, data protection, authorship, and unequal access. These tensions are especially relevant to the education of neurodivergent students. This article examines which dimensions of teacher competence, articulated with AI literacy, can guide uses aimed at accessibility and equity without replacing pedagogical mediation or reducing students to diagnostic profiles. This qualitative theoretical-documentary study combines a structured theoretical review, based on a directed search and an updated corpus of 26 scientific publications, with a thematic analysis of 12 normative and guidance documents. The synthesis shows that technological personalization does not equal inclusion and that teacher AI literacy, although necessary, is not sufficient on its own. Inclusive AI use depends on an ecology of pedagogical, technological, ethical, material, and institutional conditions. As a conceptual and formative contribution, the article proposes the Teacher Competency Matrix for Inclusive Artificial Intelligence Mediation (MCD-IA), organized into six dimensions to support decisions about planning, use, and evaluation of AI in inclusive educational contexts.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biography

Angélica Acosta Bicigo, Pesquisadora Independente

Licenciada em Ciências Biológicas, especialista em Psicopedagogia e em Transtorno do Espectro Autista (TEA), com formação complementar na área ambiental. Atua na interface entre educação, inclusão, neurodiversidade e mediação pedagógica, com experiência em biblioteca escolar, formação de leitores e desenvolvimento de práticas educativas. Seus interesses de estudo e produção acadêmica concentram-se em educação inclusiva, formação docente, TEA e TDAH, letramento em inteligência artificial, Desenho Universal para a Aprendizagem, educação ambiental, literatura e mediação de leitura. Desenvolve pesquisas teóricas e documentais voltadas à relação entre práticas pedagógicas, acessibilidade, equidade e participação de estudantes em contextos educacionais.

References

AYUSO-DEL PUERTO, Desirée; CABANILLAS-GARCÍA, Juan Luis; SÁNCHEZ-HERRERA, Susana; PÉREZ-VERA, Lucía. Knowledge, perceptions, and applicability of universal design for learning and artificial intelligence in inclusive education. Frontiers in Education, v. 11, 1832142, 2026. DOI: https://doi.org/10.3389/feduc.2026.1832142.

BRASIL. Lei nº 13.146, de 6 de julho de 2015. Institui a Lei Brasileira de Inclusão da Pessoa com Deficiência (Estatuto da Pessoa com Deficiência). Brasília, DF: Presidência da República, 2015. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2015/lei/l13146.htm. Acesso em: 21 ago. 2026.

BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Brasília, DF: Presidência da República, 2018. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm. Acesso em: 21 ago. 2026.

BRASIL. Lei nº 14.533, de 11 de janeiro de 2023. Institui a Política Nacional de Educação Digital. Brasília, DF: Presidência da República, 2023. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2023-2026/2023/lei/l14533.htm. Acesso em: 21 ago. 2026.

BRASIL. Lei nº 15.211, de 17 de setembro de 2025. Dispõe sobre a proteção de crianças e adolescentes em ambientes digitais (Estatuto Digital da Criança e do Adolescente). Brasília, DF: Presidência da República, 2025. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2023-2026/2025/lei/l15211.htm. Acesso em: 21 ago. 2026.

BRASIL. Lei nº 15.388, de 14 de abril de 2026. Aprova o Plano Nacional de Educação (PNE). Brasília, DF: Presidência da República, 2026b. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2023-2026/2026/lei/l15388.htm. Acesso em: 21 ago. 2026.

BRASIL. Ministério da Educação. Referencial para desenvolvimento e uso responsáveis de inteligência artificial na educação. 1. ed. Brasília, DF: MEC, 2026a. Disponível em: https://www.gov.br/mec/pt-br/media/segape/referencial-oficial-pt.pdf. Acesso em: 21 ago. 2026.

BRASIL. Ministério da Educação. Secretaria de Educação Básica. Referencial de Saberes Digitais Docentes. Brasília, DF: MEC, 2024. Disponível em: https://www.gov.br/mec/pt-br/escolas-conectadas/20240822MatrizSaberesDigitais.pdf. Acesso em: 21 ago. 2026.

BRAUN, Virginia; CLARKE, Victoria. Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, v. 3, n. 2, p. 77-101, 2006. DOI: https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa.

BARAJAS MOTTA, Noris; CHIAPPE, Andres; SÁEZ DELGADO, Fabiola Mabel. Bridging the gap: AI and teacher training for inclusive Education 4.0. Journal of Research in Special Educational Needs, v. 25, n. 4, p. 1101-1115, 2025. DOI: https://doi.org/10.1111/1471-3802.70033.

CAST. Universal Design for Learning Guidelines version 3.0. Lynnfield, MA: CAST, 2024. Disponível em: https://udlguidelines.cast.org. Acesso em: 21 ago. 2026.

CAMERON, Leanne; BOWER, Matt; LEE, Jihyun; MAHER, Damian; MASON, Jon; TANTI, Miriam; WANG, Tianchong. The possibilities and challenges of generative artificial intelligence for initial teacher education in Australia. Australian Journal of Teacher Education, v. 51, n. 2, p. 1-21, 2026. DOI: https://doi.org/10.14221/1835-517X.6707.

CRUZ, Luciana Santo da; GROSSI, Marcia Gorett Ribeiro. Inteligência artificial na educação inclusiva: contribuições para alunos com TEA no ensino técnico. Conhecimento & Diversidade, v. 18, n. 50, p. 110-135, 2026. DOI: https://doi.org/10.18316/rcd.v18i50.13265.

EVMENOVA, Anya S.; BORUP, Jered; SHIN, Joan Kang. Harnessing the power of generative AI to support all learners. TechTrends, v. 68, p. 820-831, 2024. DOI: https://doi.org/10.1007/s11528-024-00966-x.

FLORIAN, Lani; BLACK-HAWKINS, Kristine. Exploring inclusive pedagogy. British Educational Research Journal, v. 37, n. 5, p. 813-828, 2011. DOI: https://doi.org/10.1080/01411926.2010.501096.

HAN, Feiyi; DENG, Meng; YAN, Tingrui; WANG, Haiping. AI-based educational interventions for enhancing cognitive learning processes in students with disabilities: a meta-analysis. Learning and Individual Differences, v. 127, 102876, 2026. DOI: https://doi.org/10.1016/j.lindif.2026.102876.

GOLDMAN, Samantha R.; CARREON, Adam; SMITH, Sean J. Exploring the integration of artificial intelligence into special education teacher preparation through the TPACK framework. Journal of Special Education Preparation, v. 4, n. 2, p. 52-64, 2024. DOI: https://doi.org/10.33043/6zx26bb2.

KASNECI, Enkelejda et al. ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, v. 103, 102274, 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274.

KING-SEARS, Margaret E. et al. Achievement of learners receiving UDL instruction: a meta-analysis. Teaching and Teacher Education, v. 122, 103956, 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tate.2022.103956.

LAUPICHLER, Matthias Carl; ASTER, Alexandra; SCHIRCH, Jana; RAUPACH, Tobias. Artificial intelligence literacy in higher and adult education: a scoping literature review. Computers and Education: Artificial Intelligence, v. 3, 100101, 2022. DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100101.

LEMOS, Christineide Ferreira; MAISSIAT, Jaqueline. O uso das tecnologias e da inteligência artificial na formação de professores de inclusão: perspectivas de alcances múltiplos na educação. Cadernos de Educação, v. 24, n. 1, e2025-003, 2025. DOI: https://doi.org/10.15603/1679-8104/ce.v24n1e2025-003.

LONG, Duri; MAGERKO, Brian. What is AI literacy? Competencies and design considerations. In: CHI CONFERENCE ON HUMAN FACTORS IN COMPUTING SYSTEMS, 2020. Proceedings [...]. New York: Association for Computing Machinery, 2020. p. 1-16. DOI: https://doi.org/10.1145/3313831.3376727.

MELO-LÓPEZ, Verónica-Alexandra; BASANTES-ANDRADE, Andrea; GUDIÑO-MEJÍA, Carla-Belén; HERNÁNDEZ-MARTÍNEZ, Evelyn. The impact of artificial intelligence on inclusive education: a systematic review. Education Sciences, v. 15, n. 5, 539, 2025. DOI: https://doi.org/10.3390/educsci15050539.

MIAO, Fengchun; CUKUROVA, Mutlu. AI competency framework for teachers. Paris: UNESCO, 2024. Disponível em: https://www.unesco.org/en/articles/ai-competency-framework-teachers. Acesso em: 21 ago. 2026.

MIAO, Fengchun; HOLMES, Wayne. Guidance for generative AI in education and research. Paris: UNESCO, 2023. Disponível em: https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research. Acesso em: 21 ago. 2026.

MOUTA, Ana; TORRECILLA-SÁNCHEZ, Eva María; PINTO-LLORENTE, Ana María. Comprehensive professional learning for teacher agency in addressing ethical challenges of AIED: insights from educational design research. Education and Information Technologies, v. 30, p. 3343-3387, 2025. DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-024-12946-y.

NG, Davy Tsz Kit; LEUNG, Jac Ka Lok; CHU, Samuel Kai Wah; QIAO, Maggie Shen. Conceptualizing AI literacy: an exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, v. 2, 100041, 2021. DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100041.

PELLICANO, Elizabeth; DEN HOUTING, Jacquiline. Annual Research Review: shifting from 'normal science' to neurodiversity in autism science. Journal of Child Psychology and Psychiatry, v. 63, n. 4, p. 381-396, 2022. DOI: https://doi.org/10.1111/jcpp.13534.

REDECKER, Christine. European Framework for the Digital Competence of Educators: DigCompEdu. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2017. DOI: https://doi.org/10.2760/159770.

RIOS, Gabriela Alias; SCHLÜNZEN, Elisa Tomoe Moriya; SCHLÜNZEN JUNIOR, Klaus. Educação inclusiva com desenho universal para a aprendizagem e inteligência artificial: uma revisão de escopo. Revista Cocar, v. 23, n. 41, 2025. Disponível em: https://periodicos.uepa.br/index.php/cocar/article/view/10145. Acesso em: 21 ago. 2026. DOI: https://doi.org/10.31792/rc.v23i41.10145.

RONKSLEY-PAVIA, Michelle et al. A scoping literature review of generative artificial intelligence for supporting neurodivergent school students. Computers and Education: Artificial Intelligence, v. 9, 100437, 2025. DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100437.

SIQUEIRA, Ivan Cláudio Pereira. Inteligência Artificial e inclusão de estudantes com deficiência na Educação Básica. Estudos Avançados, v. 39, n. 115, e39115007, 2025. DOI: https://doi.org/10.1590/s0103-4014.202539115.001.

SNYDER, Hannah. Literature review as a research methodology: an overview and guidelines. Journal of Business Research, v. 104, p. 333-339, 2019. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.07.039.

SPERLING, Katarina; STENBERG, Carl-Johan; MCGRATH, Cormac; ÅKERFELDT, Anna; HEINTZ, Fredrik; STENLIDEN, Linnéa. In search of artificial intelligence (AI) literacy in teacher education: a scoping review. Computers and Education Open, v. 6, 100169, 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100169.

TAGARE, Deepti; KARKI, Tirtha; YU, Wonjin. K-12 teachers' ethical competencies for AI literacy: insights from a systematic literature review. Computers & Education, v. 239, 105435, 2025. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2025.105435.

UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. Paris: UNESCO, 2021. Disponível em: https://www.unesco.org/en/artificial-intelligence/recommendation-ethics. Acesso em: 21 ago. 2026.

ZHANG, Jia; ZHANG, Zhuo. AI in teacher education: unlocking new dimensions in teaching support, inclusive learning, and digital literacy. Journal of Computer Assisted Learning, v. 40, n. 4, p. 1871-1885, 2024. DOI: https://doi.org/10.1111/jcal.12988.

ZHANG, Ling; YAO, Zijun; HADIZADEH MOGHADDAM, Arya. Designing GenAI tools for personalized learning implementation: theoretical analysis and prototype of a multi-agent system. Journal of Teacher Education, v. 76, n. 3, p. 280-293, 2025. DOI: https://doi.org/10.1177/00224871251325109.

ZERBATO, Ana Paula; MENDES, Enicéia Gonçalves. Desenho universal para a aprendizagem como estratégia de inclusão escolar. Educação Unisinos, v. 22, n. 2, p. 147-155, 2018. DOI: https://doi.org/10.4013/edu.2018.222.04.

ZHANG, Ling et al. Unraveling challenges with the implementation of Universal Design for Learning: a systematic literature review. Educational Psychology Review, v. 36, 35, 2024. DOI: https://doi.org/10.1007/s10648-024-09860-7.

Downloads

Published

2026-10-02

Issue

ReTER – v. 7, n. 1, 2026 – Publicação Contínua

Section

Dossiê - Inteligência Artificial na Educação

License

Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:

  • Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
  • Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
  • Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado, com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.