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ESTRATÉGIAS BASEADAS EM BIG DATA E IA PARA IDENTIFICAÇÃO E SUPORTE A ESTUDANTES COM ALTAS HABILIDADES/SUPERDOTAÇÃO EM ESCOLAS INCLUSIVAS: ANÁLISE CRÍTICA E PROPOSTAS DE INTERVENÇÃO

Esta pesquisa explora o uso de Inteligência Artificial (IA) e Big Data para identificar e apoiar estudantes com altas habilidades em contextos inclusivos, promovendo práticas educacionais personalizadas. A investigação parte da problemática de como essas tecnologias podem ser aplicadas de forma ética e eficaz para atender às necessidades educacionais dos alunos superdotados. O objetivo principal é analisar estratégias que garantam uma educação adaptada e inclusiva, respeitando a diversidade de habilidades. A metodologia adotada inclui o paradigma neoperspectivista giftedeano, alinhado às teorias da Inteligência Múltipla, Inclusão Educacional, Práticas Pedagógicas Inclusivas e Inteligência Artificial Educacional. A pesquisa segue o método hipotético-dedutivo e utiliza uma Revisão Bibliográfica e Documental Narrativa, com consulta a bases como Scopus, Web of Science e ERIC, resultando em 62 trabalhos analisados. Os principais achados indicam que IA e Big Data são eficazes na identificação e personalização de práticas pedagógicas, embora a necessidade de formação contínua para educadores e de protocolos éticos sejam cruciais. As lacunas encontradas destacam a carência de estudos empíricos longitudinais e de diretrizes éticas consolidadas. Como limitações, a pesquisa se restringe a uma revisão narrativa, sem investigação empírica direta. As contribuições incluem avanços teóricos e metodológicos que orientam o uso inclusivo de IA e Big Data na educação, agregando valor à área, à Ciência e à sociedade por meio da promoção de uma educação que valoriza a diversidade e o potencial dos estudantes.
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ESTRATÉGIAS BASEADAS EM BIG DATA E IA PARA IDENTIFICAÇÃO E SUPORTE A ESTUDANTES COM ALTAS HABILIDADES/SUPERDOTAÇÃO EM ESCOLAS INCLUSIVAS: ANÁLISE CRÍTICA E PROPOSTAS DE INTERVENÇÃO

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.4211424251112

  • Palavras-chave: Adaptação Educacional. Ética Tecnológica. Habilidades Múltiplas. Práticas Inclusivas. Personalização Docente.

  • Keywords: Educational Adaptation. Technological Ethics. Multiple Skills. Inclusive Practices. Teaching Personalization.

  • Abstract: This research explores the use of Artificial Intelligence (AI) and Big Data to identify and support students with high abilities in inclusive contexts, promoting personalized educational practices. The investigation starts from the problem of how these technologies can be applied ethically and effectively to meet the educational needs of gifted students. The main objective is to analyze strategies that guarantee an adapted and inclusive education, respecting the diversity of abilities. The methodology adopted includes the gifted neoperspectivist paradigm, aligned with the theories of Multiple Intelligence, Educational Inclusion, Inclusive Pedagogical Practices and Educational Artificial Intelligence. The research follows the hypothetical-deductive method and uses a Narrative Bibliographic and Documentary Review, with consultation of databases such as Scopus, Web of Science and ERIC, resulting in 62 analyzed works. The main findings indicate that AI and Big Data are effective in identifying and personalizing pedagogical practices, although the need for continuous training for educators and ethical protocols are crucial. The gaps found highlight the lack of longitudinal empirical studies and consolidated ethical guidelines. As limitations, the research is limited to a narrative review, without direct empirical investigation. The contributions include theoretical and methodological advances that guide the inclusive use of AI and Big Data in education, adding value to the area, Science and society by promoting an education that values ​​diversity and the potential of students

  • ALAZE GABRIEL DO BREVIARIO
  • Thaiana Mansur Botelho de Carvalho Mendonça
  • André Luis Masiero
  • Marcelo Costa Batista
  • Marcelo Fernandes da Costa
  • Islane Cristina Martins
  • Edna Maria da Silva Oliveira
  • Annielle Mendes Brito da Silva
  • Denise Oliveira da Rosa
  • Fabiana Rodrigues
  • Sônia Maria Dias
  • Adriana Cunha Macedo
  • Luiz Cláudio Locatelli Ventura
  • Luiz Eduardo de Oliveira Neves
  • Ana Paula Lisboa Ferreira Levy
  • Flávia Adriana Santos Rebello
  • Isa Sara Pereira Rego
  • Felipe Dutra Asensi
  • Inês Meira Cunha de Oliveira
  • Abraham Souza Oliveira Filho
  • Willians Ribeiro Mendes
  • Dalila Andrade de Souza
  • Manuel da Conceição Oliveira Pinto
  • Andressa Paulo Buzollin
  • Clarice Carvalho Silva
  • Erica Dantas da Silva
  • Marcelo Lopes
  • José Carlos Guimarães Júnior
  • Edinelza Macedo Ribeito
  • Tatiane Ketlyn Roncovsky
  • Fernanda Brison Ramos Martins Castro
  • Rafaela Carolina da Silva
  • Aline de Novaes Conceição
  • Rosemeire de Araújo Rangni
  • Danitiele Maria Calazans
  • Juliana de Fátima Donofre Lino dos Santos
  • Liliane Inácia da Silva
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