ENSINO DE ESTATÍSTICA NA FORMAÇÃO INICIAL DE PROFESSORES DE MATEMÁTICA: UMA PROPOSTA DIDÁTICA COM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA E OUTRAS TECNOLOGIAS DIGITAIS

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5902/2675995097945

Palavras-chave:

Inteligência Artificial Generativa, Tecnologias Digitais, Educação Estatística

Resumo

As Tecnologias Digitais, quando integradas no processo de ensino com intencionalidade pedagógica, podem contribuir com avanços relevantes para os processos de ensino e de aprendizagem. Nesse contexto, também estão inseridas as Inteligências Artificiais, sendo necessário discuti-las na formação de professores, para que possam refletir sobre suas implicações para a Educação. Assim, o presente artigo apresenta reflexões sobre como a Inteligência Artificial, de modo articulado ao desenvolvimento de aspectos da Estatística e da Educação Estatística, pode favorecer a formação crítica e pedagógica de futuros Professores de Matemática. Para tanto, foi realizada uma oficina no âmbito da Formação Inicial, que integrou Inteligências Artificiais Generativas e outras Tecnologias Digitais com os conceitos da Educação Estatística, motivada pelas crescentes discussões sobre as Inteligências Artificiais Generativas e seu papel na Formação de Professores de Matemática e, ainda, da crescente necessidade de formação cidadã em uma sociedade cada vez mais orientada por dados. Os resultados indicam que a Educação Estatística propõe que a criticidade seja componente essencial na formação, uma vez que a transferência da centralidade do processo cognitivo à Inteligência Artificial Generativa gera o oposto dessa perspectiva. As conclusões apontam que práticas que integram Ensino de Estatística e Tecnologias Digitais podem ser um início para o processo de Letramento Estatístico, processo este que é longo e que deve ser refletido no âmbito das licenciaturas em matemática.

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Biografia do Autor

Vitória Eduarda Bello, Universidade Estadual do Oeste do Parana

Vitória Eduarda Bello é Doutoranda em Educação em Ciências e Educação Matemática pela Universidade Estadual do Oeste do Paraná (Unioeste). Orcid: https://orcid.org/0000-0002-3345-2498. Lattes: http://lattes.cnpq.br/5429179771527590. E-mail: vitoria.bello@unioeste.br.

Rodrigo Cabanha, Universidade Estadual do Oeste do Paraná

Rodrigo Cabanha é mestrando em Educação em Ciências e Educação Matemática pela Universidade Estadual do Oeste do Paraná (Unioeste). Orcid: https://orcid.org/0000-0002-1348-5030. Lattes: http://lattes.cnpq.br/4319077895919468. E-mail: rodrigo_cabanha96@hotmail.com.

Priscila Gleden Novaes da Silva, Universidade Estadual do Oeste do Paraná

Priscila Gleden Novaes da Silva é Doutora em Educação em Ciências e Educação Matemática pela Universidade Estadual do Oeste do Paraná. Professora na Universidade Federal da Integração Latino-Americana (UNILA). Docente colaboradora no Programa de Pós-graduação em Educação em Ciências e Educação Matemática (PPGECEM). Orcid: https://orcid.org/0000-0001-6158-0668. Lattes: http://lattes.cnpq.br/7335933263691857. E-mail: priscila.silva@unila.edu.br.

Clodis Boscarioli, Universidade Estadual do Oeste do Paraná

Clodis Boscarioli é Doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo. Professor Associado na Universidade Estadual do Oeste do Paraná (Unioeste) e docente permanente no Programa de Pós-graduação em Educação em Ciências e Educação Matemática (PPGECEM). Orcid: https://orcid.org/0000-0002-7110-2026. Lattes: http://lattes.cnpq.br/2844207318576160.E-mail: boscarioli@gmail.com.

Márcia Regina Kaminski, Universidade Estadual do Oeste do Paraná

Márcia Regina Kaminski é Doutora em Educação em Ciências e Educação Matemática pela Universidade Estadual do Oeste do Paraná. Docente permanente no Programa de Pós-graduação em Educação em Ciências e Educação Matemática (PPGECEM). Orcid: https://orcid.org/0000-0001-5705-0322. Lattes: http://lattes.cnpq.br/6675624597717136. E-mail: marciarkjf@gmail.com.

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Publicado

2026-10-07

Edição

Seção

Dossiê - Inteligência Artificial na Educação