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

Autores

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

Palavras-chave:

Inteligência artificial, Biodiversidade, Educação alimentar, Ensino de ciências

Resumo

Este artigo apresenta a NEIDE, uma ferramenta baseada em inteligência artificial desenvolvida para a identificação de Plantas Alimentícias Não Convencionais (PANC), e discute seu potencial em práticas pedagógicas voltadas ao ensino da biodiversidade. A pesquisa foi estruturada em três etapas: desenvolvimento e treinamento do modelo de visão computacional, elaboração de material didático e sistematização de aplicações educativas. Como resultado, a NEIDE demonstrou potencial para promover a literacia de espécies, estimular a atenção à biodiversidade e apoiar metodologias ativas de ensino, especialmente em contextos de hortas pedagógicas e educação alimentar. Apesar das limitações, como o número restrito de espécies e a ausência de avaliação empírica, a ferramenta se mostra promissora para integrar tecnologia e educação, contribuindo para o enfrentamento da cegueira botânica e a valorização da biodiversidade alimentar.

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Biografia do Autor

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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