DESIGN SCIENCE RESEARCH E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA EDUCAÇÃO: PRINCÍPIOS PARA O DESENVOLVIMENTO E A AVALIAÇÃO DE ARTEFATOS EDUCACIONAIS INTELIGENTES
DOI:
https://doi.org/10.51891/rease.v12i9.30270Palavras-chave:
Design Science Research. Inteligência Artificial. Artefatos educacionais inteligentes. Inovação educacional. avaliação.Resumo
A expansão da Inteligência Artificial (IA) no campo educacional tem impulsionado o desenvolvimento de sistemas, plataformas, ambientes adaptativos e outros artefatos capazes de apoiar processos de ensino, aprendizagem, gestão e produção do conhecimento. Entretanto, a incorporação de funcionalidades inteligentes, por si só, não assegura relevância educacional, rigor científico ou adequação ética das soluções produzidas. Nesse cenário, o Design Science Research (DSR) apresenta-se como uma abordagem particularmente pertinente por articular a identificação de problemas reais, a construção de artefatos, sua avaliação sistemática e a produção de conhecimento científico decorrente do processo de design. Este artigo tem como objetivo sistematizar princípios teórico-metodológicos capazes de orientar o desenvolvimento e a avaliação de artefatos educacionais inteligentes fundamentados na articulação entre DSR e IA. Metodologicamente, caracteriza-se como um estudo qualitativo, de natureza teórico-bibliográfica e documental, construído a partir da análise de produções sobre Design Science, DSR, tecnologias educacionais e Inteligência Artificial na Educação, estabelecendo também diálogo analítico com uma experiência anterior de pesquisa aplicada desenvolvida no âmbito da pós-graduação. Como resultado da articulação teórica, são propostos oito princípios: relevância contextual; rigor teórico-metodológico; intencionalidade educacional; participação dos usuários e iteratividade; integração interdisciplinar; avaliação multidimensional; ética, transparência e governança de dados; e documentação, aprendizagem e evolução contínua. Defende-se que artefatos educacionais inteligentes não devem ser avaliados apenas pelo desempenho técnico, mas por sua capacidade de responder a problemas educacionais concretos, produzir valor pedagógico e institucional e preservar a centralidade humana nos processos mediados por IA. Conclui-se que a aproximação entre DSR e IA amplia as possibilidades de uma pesquisa educacional simultaneamente projetual, científica, crítica e comprometida com a transformação responsável das práticas educacionais.
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