INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA A METODOLOGIAS ATIVAS: INCLUSÃO E PERSONALIZAÇÃO NO ENSINO SUPERIOR PARA ESTUDANTES COM NECESSIDADES EDUCACIONAIS ESPECIAIS
Palavras-chave:
personalização educacional, acessibilidade acadêmica, inclusão digital, suporte assistivo, ambiente interativoResumo
Este estudo investiga a aplicação de metodologias ativas mediadas por Inteligência Artificial (IA) para promover a inclusão no ensino superior brasileiro, com foco nos discentes com Necessidades Educacionais Especiais (NEEs). No contexto das instituições federais de ensino, a integração de IA e Tecnologias Digitais de Informação e Comunicação (TDICs) revela-se uma prática promissora para
personalizar o ensino e adaptar o ambiente educacional às necessidades de cada discente. A pesquisa se debruça sobre os desafios e possibilidades dessa implementação, com o objetivo principal de avaliar a eficácia e os impactos dessas metodologias na inclusão educacional. Adotou-se o paradigma neoperspectivista gifetedeano, sustentado por teorias da Aprendizagem Significativa, Inclusão,
Integração Tecnológica, Assistência Educacional, Construtivismo e Behaviorismo. O método hipotético-dedutivo foi empregado para estruturar a análise, e a pesquisa conduziu uma Revisão Bibliográfica e Documental Narrativa, consultando bases como Scopus, Web of Science e SciELO, resultando na análise de 87 trabalhos. Os principais achados indicam que a IA contribui para a personalização e acessibilidade no ensino, enquanto barreiras institucionais e éticas limitam sua implementação. As limitações incluem a falta de dados longitudinais e a necessidade de estudos empíricos mais abrangentes. A pesquisa contribui teoricamente para o campo da educação inclusiva e oferece insights metodológicos e empíricos para a promoção de um ensino superior acessível. O valor agregado reside na potencial transformação do ensino superior inclusivo, com benefícios para a sociedade e a ciência.
