


Inteligência Artificial na Educação: potencialidades, implicações éticas e consequências para os processos educacionais
Anderson Fonseca Junior, Diego Ricardo Lima Soares, Kayõ de Luna Fonseca
Esta dissertação investigou as implicações dos usos educacionais da Inteligência Artificial (IA) nas práticas pedagógicas e nos princípios de integridade acadêmica, compreendendo-a como uma prática sociotécnica não neutra. O objetivo geral foi analisar, com base na literatura científica recente (2020-2025), de que forma a IA impacta a educação, mapeando suas aplicações, fundamentos ético-pedagógicos e as críticas associadas. A metodologia consistiu em uma pesquisa bibliográfica, de natureza qualitativa, com delineamento exploratório e analítico. O corpus de análise foi composto por 16 artigos científicos nacionais, selecionados a partir do Portal de Periódicos da CAPES, submetidos à análise de conteúdo com categorização temática. Os resultados revelaram uma dualidade: por um lado, a IA oferece potencialidades significativas para a personalização da aprendizagem, eficiência administrativa e inclusão educacional; por outro, evidencia sérios riscos como vieses algorítmicos, violação de privacidade, desumanização das relações pedagógicas e desafios à integridade acadêmica, especialmente no que diz respeito à autoria e ao plágio. Concluiu-se que o potencial transformador da IA está intrinsecamente ligado a um imperativo ético. O estudo defendeu a urgência de diretrizes claras, formação crítica de educadores e estudantes, e políticas públicas que garantam que o desenvolvimento e a implementação da IA na educação priorizem a equidade, a autonomia docente e a formação humana integral, evitando a mera automatização tecnocrática do ensino.