Inteligência Artificial e Raciocínio Matemático: Potenciais Articulações e Perspectivas na Educação Matemática
DOI:
https://doi.org/10.22481/cpp.v9i25.17431Palavras-chave:
Raciocínio Matemático, Inteligência Artificial, Revisão de literaturaResumo
O avanço das tecnologias digitais por meio da utilização da inteligência artificial (IA) abre perspectivas para explorar e debater oportunidades de ensino e aprendizagem para professores e alunos. O objetivo desta revisão é objetivo analisar o que se revelam nas pesquisas que discutem o RM e a IA. Para isso, uma revisão de literatura (RL) foi realizada com o uso das etapas propostas na metodologia Methodi Ordinatio, a fim de buscar estudos de IA e RM publicados entre 2013 e 2022. Os resultados da RL indicam que a abordagem de IA ainda se apresenta de forma tímida, sendo citada como uma possibilidade de alavancar o uso da tecnologia na área educacional, o RM é apresentado como uma possibilidade de desenvolvimento de competências, de pensamentos matemáticos, em práticas que possibilitem compor, constituir, argumentar, participar, explorar e compreender conceitos matemáticos ao fazer uso de tecnologias. Foi possível identificar que alguns estudos fazem a indicação de possibilidades do uso da IA em conjunto com o RM. No entanto, nenhum dos trabalhos faz o uso diretamente dessas duas temáticas, portanto, abrindo possibilidades para aprofundamento de estudos envolvendo essas temáticas.
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Referências
ABRAHAMSON, D.; KAPUR, M. Reinventing discovery learning: a field-wide research program. Instr Sci v. 46, p. 1–10, 2018.
AKSU, N., ZENGIN, Y. Disclosure of students’ mathematical reasoning through collaborative technology-enhanced learning environment. Educ Inf Technol v. 27, p. 1609–1634, 2022.
BICER, A.; MARQUEZ, A.; COLINDRES, K. V. et al. Investigating creativity-directed tasks in middle school mathematics curricula, Thinking Skills and Creativity, v. 40, 2021.
BADIN, E.; BORDIGNON, M.; AGOSTI, C. Inteligência artificial aplicada ao ensino de expressões algébricas: sistema tutor inteligente PAT2Math. Unoesc & Ciência – ACET, 8(1), 61–68, 2017.
COULIBALY, L.; KAMSU-FOGUEM, B.; TANGARA, F. Rule-based machine learning for knowledge discovering in weather data, Future Generation Computer Systems, v. 108, p. 861-878, 2020.
FALVO, S. R; JUCÁ, R. S. O raciocínio proporcional através da resolução de problemas: uma experiência de formação com professores que atuam nos anos iniciais. Com a Palavra, o Professor, 2022, vol. 7, no 18, p. 135-152.
GATTI, F. N. Educação básica e inteligência artificial: perspectivas, contribuições e
desafios. São Paulo, 90 p., 2019. Dissertação (Mestrado em Educação: Currículo) – Pontifícia Universidade Católica.
HITT, F; GONZÁLEZ-MARTÍN, A. S. Covariation between variables in a modelling process: The ACODESA (collaborative learning, scientific debate and self-reflection) method. Educational Studies in Mathematics. v. 88, I. 3, p. 201 –219, 2015.
JEANNOTTE, D.; KIERAN, C. A conceptual model of mathematical reasoning for school mathematics. Educational Studies in Mathematics, v. 96(1), p. 1-16, 2017.
KALINKE, M. A.; MOCROSKY, L. F.; PANOSSIAN, M. L.; BANIN, E. S. Tecnologias digitais na formação e prática dos futuros professores de Matemática. Revista Brasileira de Ensino de Ciência e Tecnologia. v. 10, n. 2, 2017.
MARMUR, O.; ZAZKIS, R. Space of fuzziness: avoidance of deterministic decisions in the case of the inverse function. Educ Stud Math, v. 99, p. 261–275, 2018.
MATA-PEREIRA J.; PONTE, J. P. Promover o Raciocínio Matemático dos Alunos: uma investigação baseada em design. Bolema, Rio Claro, v. 32, n. 62, p. 781–801, 2018.
PAGANI, R. N.; KOVALESKI, J. L.; RESENDE, L. Methodi Ordinatio: a proposed methodology to select and rank relevant scientific papers encompassing the impact factor, number of citation, and year of publication. Scientometrics, p. 1–27, 2015.
PAGANI, R. N.; KOVALESKI, J. L.; RESENDE, L. Tics na composição da methodi ordinatio: construção de portfólio bibliográfico sobre modelos de transferência de tecnologia. Ciência da Informação. v. 46, n. 2, 2017.
PEDEMONTE, B.; BALACHEFF. N. Establishing links between conceptions, argumentation and proof through the ck¢-enriched Toulmin model, The Journal of Mathematical Behavior, v. 41, p. 104-122, 2016.
SRIRAMAN, B. Uncertainty as a catalyst and condition for creativity: the case of mathematics. ZDM Mathematics Education v. 54, p. 19–33, 2022.
VICARI, R. M. Tendências em inteligência artificial na educação no período de 2017 a 2030: sumário executivo. Brasília: SENAI, 2018. Disponível em: http://tracegp.sesi.org.br/handle/uniepro/259. Acesso em: 25 ago. 2022
ZATTI, E; B. R.; MATTOS, S.; KALINKE, M. A. Uma proposta para a criação de uma plataforma assistida pela inteligência artificial para construção de objetos de aprendizagem de Matemática. Revista Paradigma, v. 43, n. 2, p. 259-281, 2022.
WEBER, C. Making Logarithms Accessible – Operational and Structural Basic Models for Logarithms. J Math Didakt, v. 37 (1), p. 69–98, 2016.
TREVISAN, A. L. Raciocínio matemático em aulas de Cálculo Diferencial e Integral: uma análise a partir de tarefas exploratórias. Revista Brasileira de Ensino de Ciência e Tecnologia, v. 15, n. 3, 2022.
TREVISAN, A. L; MENDES, M. T. Ambientes de ensino e aprendizagem de Cálculo Diferencial e Integral organizados a partir de episódios de resolução de tarefas: uma proposta. Revista Brasileira de Ensino de Ciência e Tecnologia, v. 11, n. 1, 2018.
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