Banca de DEFESA: VANDERLI DA TRINDADE

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : VANDERLI DA TRINDADE
DATA : 17/07/2026
HORA: 13:00
LOCAL: Sala Multimídia
TÍTULO:

AVALIAÇÃO DIAGNÓSTICA EM MATEMÁTICA MEDIADA POR INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: DESENVOLVIMENTO E VALIDAÇÃO DE UM SISTEMA ADAPTATIVO PARA O ENSINO FUNDAMENTAL

PALAVRAS-CHAVES:

Avaliação diagnóstica; inteligência artificial; progressão por domínio; ensino fundamental; educação matemática.

PÁGINAS: 62
RESUMO:

A avaliação diagnóstica em Matemática representa um desafio relevante para a Educação Básica, especialmente no que se refere à identificação contínua e precisa das dificuldades de aprendizagem dos estudantes. Embora modelos psicométricos amplamente empregados em avaliações de larga escala, como a Teoria de Resposta ao Item (TRI), apresentem elevada consistência para a mensuração da proficiência, sua finalidade principal está associada à estimação de habilidades latentes, não ao acompanhamento pedagógico contínuo das aprendizagens no contexto escolar. Diante dessa lacuna, esta pesquisa teve como objetivo desenvolver e avaliar um sistema adaptativo de avaliação diagnóstica em Matemática, mediado por inteligência artificial, destinado a apoiar a identificação de dificuldades de aprendizagem no Ensino Fundamental. O sistema foi fundamentado em princípios de progressão por domínio, nos quais a permanência do estudante em níveis equivalentes de dificuldade ocorre enquanto não forem observadas evidências suficientes de consolidação da habilidade avaliada. A proposta parte da compreensão de que o erro constitui uma fonte relevante de evidências para a interpretação das dificuldades de aprendizagem, possibilitando a identificação de padrões de desempenho que podem subsidiar intervenções pedagógicas mais específicas. Em contraste com abordagens adaptativas baseadas predominantemente em parâmetros psicométricos, o sistema desenvolvido utiliza regras pedagógicas explícitas e análise contínua das respostas dos estudantes para reorganizar dinamicamente as questões apresentadas. Dessa forma, a adaptação não se orienta apenas pela estimativa da proficiência, mas também pelo acompanhamento do processo de consolidação das habilidades matemáticas. A investigação caracteriza-se como uma pesquisa aplicada, de abordagem mista, desenvolvida por meio de um estudo de caso realizado com estudantes do 9º ano do Ensino Fundamental de uma escola pública. Como produto educacional, foi desenvolvido um sistema adaptativo de avaliação diagnóstica composto por questões geradas com apoio de inteligência artificial, alinhadas à Base Nacional Comum Curricular (BNCC) e organizadas segundo habilidades matemáticas específicas e níveis progressivos de complexidade cognitiva. Os resultados indicam que o modelo proposto favorece a obtenção de diagnósticos mais detalhados das aprendizagens, possibilitando a identificação de dificuldades específicas com maior nível de granularidade. Observou-se, ainda, que a permanência adaptativa em níveis equivalentes de dificuldade contribuiu para o acompanhamento progressivo da consolidação das habilidades avaliadas, ampliando o potencial de utilização dos resultados para fins formativos. Adicionalmente, foram identificados desafios relacionados à adoção de sistemas inteligentes em ambientes escolares, envolvendo aspectos de infraestrutura tecnológica, formação docente e integração pedagógica das tecnologias digitais.  Conclui-se que a utilização da inteligência artificial em sistemas adaptativos de avaliação diagnóstica apresenta potencial para ampliar a capacidade de identificação de dificuldades de aprendizagem em Matemática, fornecendo evidências mais detalhadas para a tomada de decisão pedagógica e contribuindo para o desenvolvimento de práticas avaliativas orientadas pelo acompanhamento contínuo das aprendizagens.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1673459 - SERGIO DE OLIVEIRA
Interna - 1719862 - GILCELIA REGIANE DE SOUZA
Externo à Instituição - SAUL EMANUEL DELABRIDA SILVA - UFOP