PLATAFORMAS ADAPTATIVAS MEDIADAS POR INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: UMA ABORDAGEM INCLUSIVA PARA AVALIAÇÃO E FEEDBACK PERSONALIZADO EM TEMPO REAL NO ENSINO SUPERIOR
Palavras-chave:
acessibilidade educacional, feedback contínuo, inclusão social, adaptação tecnológica, inovação pedagógicaResumo
Esta pesquisa investiga o impacto de plataformas de ensino adaptativo mediadas por inteligência artificial (IA) na inclusão e personalização do aprendizado para estudantes com Necessidades Educacionais Especiais (NEEs) no ensino superior. Com a crescente adoção dessas tecnologias em ambientes educacionais inclusivos, surge a problemática de compreender sua eficácia na promoção de um aprendizado acessível e adaptável. O objetivo principal é analisar como as plataformas adaptativas podem promover um ambiente educacional inclusivo e melhorar o desempenho acadêmico
de discentes com NEEs. O estudo adota o paradigma neoperspectivista giftdeano e fundamenta-se nas teorias da Cognição Distribuída, Inclusão Digital e Interação Social Mediadora. Utilizou-se o método hipotético-dedutivo e uma Revisão Bibliográfica e Documental Narrativa, com consulta às bases Scielo, IEEE Xplore e Web of Science, resultando na análise de 62 trabalhos. Os principais achados indicam que as plataformas adaptativas oferecem suporte contínuo e feedback em tempo real, promovendo maior engajamento e reduzindo a evasão acadêmica de discentes com NEEs. Foram encontradas lacunas sobre a eficácia a longo prazo dessas plataformas
para perfis específicos de NEEs. Limitações teóricas e metodológicas incluem a carência de estudos empíricos sobre perfis variados de deficiência. Esta pesquisa contribui para o avanço das tecnologias educacionais inclusivas e agrega valor ao ensino superior, à Ciência e à sociedade, ao promover uma educação equitativa e acessível.
