NEIDE: uma ferramenta de inteligência artificial para identificação de PANC e seu potencial no ensino de biodiversidade

Djackson Garcia de  Lima; Sávio Marcelino  Gomes; Sandro da Silva  Cordeiro; Elias Jacob de Menezes Neto; Michelle Cristine Medeiros  Jacob

doi:10.22481/aprender.35.19303

Authors

Djackson Garcia de Lima Universidade Federal do Rio Grande do Norte https://orcid.org/0009-0009-2342-5101
Sávio Marcelino Gomes Universidade Federal da Paraíba https://orcid.org/0000-0002-6320-2502
Sandro da Silva Cordeiro https://orcid.org/0000-0001-9331-0072
Elias Jacob de Menezes Neto Universidade Federal do Rio Grande do Norte https://orcid.org/0000-0002-1153-8899
Michelle Cristine Medeiros Jacob Universidade Federal do Rio Grande do Norte https://orcid.org/0000-0002-4881-7285

DOI:

https://doi.org/10.22481/aprender.35.19303

Keywords:

Artificial intelligence, Biodiversity, Food education, Science teaching

Abstract

This article presents NEIDE, an artificial intelligence-based tool developed for the identification of Unconventional Food Plants (UFPs), and discusses its potential for pedagogical practices in biodiversity education. The research was structured in three stages: development and training of a computer vision model, creation of educational materials, and systematization of teaching applications. The results indicate that NEIDE has the potential to promote species literacy, enhance attention to biodiversity, and support active learning methodologies, especially in school gardens and food education contexts. Despite limitations, such as the restricted number of species and the lack of empirical evaluation, the tool proves promising for integrating technology and education, contributing to overcoming plant blindness and promoting food biodiversity awareness.

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Author Biographies

Djackson Garcia de Lima, Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Sou nutricionista, mestre em Nutrição pela UFRN e doutorando na área de Nutrição. Desenvolvo pesquisas sobre sistemas alimentares, além de atuar em projetos de inovação envolvendo inteligência artificial aplicada à alimentação e nutrição.

Sávio Marcelino Gomes, Universidade Federal da Paraíba

Sou professor da UFPB, coordenador do LabNutrir e docente de programas de pós-graduação na UFPB e UFRN. Desenvolvo pesquisas em sistemas alimentares e epidemiologia nutricional, com foco nos fatores sociais, psicológicos e ecológicos que influenciam a alimentação e a saúde.

Sandro da Silva Cordeiro

Sou professor do Núcleo de Educação da Infância, Colégio de Aplicação da UFRN. Desenvolvo pesquisas na área de Mídia Educação, formação docente, práticas pedagógicas, avaliação escolar e hortas escolares.

Elias Jacob de Menezes Neto, Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Sou professor do Instituto Metrópole Digital da UFRN e do Programa de Pós-Graduação em Tecnologia da Informação. Desenvolvo pesquisas em aprendizado de máquina, ciência de dados e inteligência artificial, com foco em processamento de linguagem natural e confiabilidade de modelos de IA.

Michelle Cristine Medeiros Jacob, Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Doutora em Ciências Sociais pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Vinculada ao Laboratório de Biodiversidade e Nutrição (LabNutrir/UFRN), Natal, RN, Brasil.

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