SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO EDUCACIONAL: TRILHAS PERSONALIZADAS E AUTONOMIA DO ESTUDANTE

Resumo

O estudo tratou dos sistemas de recomendação educacional baseados em inteligência artificial na educação a distância, com ênfase na construção de trilhas personalizadas e na autonomia do estudante. Problematizou-se de que modo esses sistemas, ao estruturarem percursos recomendados, puderam contribuir para a autonomia discente sem comprometer a intencionalidade pedagógica e os princípios formativos. O objetivo geral consistiu em sistematizar, por meio de pesquisa bibliográfica, a relação entre recomendação de conteúdos, personalização de trilhas na EaD e autonomia do estudante. A metodologia adotada foi a pesquisa bibliográfica, com análise de produções selecionadas sobre inteligência artificial na educação e na EaD. No desenvolvimento, discutiram-se os fundamentos dos sistemas de recomendação, seus usos na organização de trilhas personalizadas e as implicações para a autonomia, indicando-se que a recomendação tendeu a favorecer a autorregulação quando operou como apoio à decisão informada e como elemento integrado ao desenho pedagógico, mas pôde fragilizá-la quando funcionou de modo opaco e prescritivo. Nas considerações finais, concluiu-se que a contribuição à autonomia dependeu de critérios pedagógicos explícitos, mediação e transparência, apontando-se a necessidade de estudos empíricos para aprofundar evidências sobre efeitos na aprendizagem e na autorregulação em contextos reais de EaD.