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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E APRENDIZAGEM EM COMPUTAÇÃO ENTRE A AUTOMAÇÃO E A AUTONOMIA ACADÊMICA

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A expansão da cultura digital e o avanço da Inteligência Artificial Generativa têm provocado transformações significativas nos processos de aprendizagem no ensino superior, especialmente nos cursos de computação. A possibilidade de respostas imediatas, códigos e soluções automatizadas modifica a relação dos estudantes com o conhecimento, influenciando práticas cognitivas, estratégias de estudo e formas de resolução de problemas. Este capítulo discute os impactos pedagógicos da Inteligência Artificial na aprendizagem em computação, enfatizando os desafios relacionados à autonomia acadêmica e à autorregulação da aprendizagem. Parte-se da compreensão de que aprender programação envolve não apenas produzir soluções funcionais, mas desenvolver pensamento computacional, raciocínio lógico, capacidade investigativa e reflexão metacognitiva. Com base em autores da cultura digital, da psicologia cognitiva e da educação, argumenta-se que o uso acrítico da Inteligência Artificial pode favorecer processos de superficialização cognitiva, ilusão de competência e dependência tecnológica. Em contrapartida, defende-se que a mediação pedagógica crítica, apoiada em metodologias ativas, pode integrar essas tecnologias de forma produtiva, fortalecendo práticas investigativas e experiências de aprendizagem mais reflexivas. O texto propõe uma reflexão sobre a necessidade de equilíbrio entre inovação tecnológica e desenvolvimento cognitivo, compreendendo a autonomia acadêmica como competência construída socialmente e fortalecida pela experiência intelectual ativa.
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E APRENDIZAGEM EM COMPUTAÇÃO ENTRE A AUTOMAÇÃO E A AUTONOMIA ACADÊMICA

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.3561626190512

  • Palavras-chave: inteligência artificial; aprendizagem em computação; autonomia acadêmica; aprendizagem autorregulada; cultura digital.

  • Keywords: artificial intelligence; machine learning; academic autonomy; self-regulated learning; digital culture.

  • Abstract: The expansion of digital culture and advances in Generative Artificial Intelligence have brought about significant changes in learning processes in higher education, particularly in computer science programs. The availability of immediate answers, code, and automated solutions is changing students’ relationship with knowledge, influencing cognitive practices, study strategies, and problem-solving approaches. This chapter discusses the pedagogical impacts of Artificial Intelligence on computer science learning, emphasizing challenges related to academic autonomy and self-regulated learning. It starts from the understanding that learning to program involves not only producing functional solutions but also developing computational thinking, logical reasoning, investigative skills, and metacognitive reflection. Drawing on authors in digital culture, cognitive psychology, and education, it is argued that the uncritical use of Artificial Intelligence can foster processes of cognitive superficiality, an illusion of competence, and technological dependence. In contrast, it is argued that critical pedagogical mediation, supported by active methodologies, can integrate these technologies productively, strengthening investigative practices and more reflective learning experiences. The text offers a reflection on the need for a balance between technological innovation and cognitive development, viewing academic autonomy as a socially constructed competence that is strengthened by active intellectual engagement.

  • Leonardo da Silva Boia
  • Thiago Daboit Roberto
  • Maximiano Correia Martins
  • Adriana Aparicio Sicsú Ayres do Nascimento
  • Carlos Augusto Sicsú Ayres do Nascimento
  • José Luiz dos Anjos Rosa
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