O IMPACTO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA NO ENSINO SUPERIOR

Resumo

Este estudo investiga o impacto da Inteligência Artificial Generativa (IAG) no ensino superior, com base em pesquisa realizada com 42 participantes (22 professores e 20 alunos) de seis instituições de Cuiabá, Mato Grosso, entre 5 e 8 de maio de 2025. A fundamentação teórica articula diretrizes éticas da Unesco e estudos recentes sobre o papel da IA na educação, destacando seu potencial para personalização do ensino e inclusão educacional. Adotou--se uma metodologia mista, combinando análise quantitativa e qualitativa de dados obtidos por meio de questionários estruturados e revisão de literatura. Os resultados indicam ampla adoção da IAG entre professores e estudantes, embora persistam preocupações com a superficialização do aprendizado e a limitação da criatividade discente. Quatro modelos de uso foram identifica dos: substitutivo, colaborativo, convergente e antagônico, revelando percepções diversas sobre a função da tecnologia no processo educacional. Conclui--se que a incorporação crítica e ética da IAG exige a formulação de políticas institucionais claras, programas de  capacitação docente e estratégias pedagógicas que garantam a centralidade humana na formação acadêmica.

Palavras-chave: Inteligência Artificial Generativa. Ensino Superior. Ética na Educação. Metodologias Ativas.

Abstract: This study investigates the impact of Generative Artificial Intelligence (GAI) on higher education, based on research conducted with 42 participants (22 professors and 20 students) from six institutions in Cuiabá, Mato Grosso, between May 5 and 8, 2025. The theoretical framework incorporates UNESCO’s ethical guidelines and recent studies on the role of AI in education, highlighting its potential for personalized learning and educational inclusion. A mixed-methods approach was adopted, combining quantitative and qualitative analysis of data collected through structured questionnaires and literature review. The results indicate widespread adoption of GAI among professors and students, although concerns remain about the superficiality of learning and limitations on students’ creativity. Four usage models were identified: substitutive, collaborative, convergent, and antagonistic, revealing diverse perceptions of the technology’s role in the educational process. It is concluded that the critical and ethical incorporation of GAI requires the development of clear institutional policies, teacher training programs, and pedagogical strategies that ensure the centrality of human agency in academic education.

Keywords: Generative Artificial Intelligence. Higher Education. Ethics in Education. Active Methodologies