Chamada para Trabalhos

Inteligência Artificial para a Educação: Inovação, Ética e Acessibilidade na Transformação do Ensino e da Aprendizagem

Editores Convidados:

  • María Soledad Ramírez-Montoya, Tecnológico de Monterrey, México, solramirez@tec.mx, 0000-0002-1274-706X
  • Miguel Morales-Chan, Universidad Galileo, Guatemala, amorales@galileo.edu, 0000-0002-8742-8186
  • Francisco Jose García Peñalvo, Universidad de Salamanca, fgarcia@usal.es, 0000-0001-9987-5584

Breve descrição do Monográfico

A Revista Iberoamericana de Tecnologias de Aprendizagem (IEEE-RITA), publicação oficial da Sociedade de Educação do IEEE, convida pesquisadores, docentes e desenvolvedores de tecnologia educacional a contribuir com o monográfico “Inteligência Artificial para a Educação: Inovação, Ética e Acessibilidade na Transformação da Aprendizagem.”

A Inteligência Artificial (IA) está transformando o ensino e a aprendizagem, possibilitando personalização sem precedentes, automação de tarefas educacionais e novas formas de interação entre docentes, estudantes e sistemas inteligentes. No entanto, a adoção dessas tecnologias apresenta desafios significativos em termos de equidade, acessibilidade, ética e sustentabilidade.

Este monográfico tem como objetivo proporcionar um espaço de reflexão e discussão acadêmica sobre os avanços, aplicações, desafios e oportunidades da IA na educação, desde o desenvolvimento de tecnologias inovadoras até seu impacto nos processos de ensino-aprendizagem. Além disso, discute as implicações éticas e regulatórias, promovendo uma abordagem centrada no ser humano (Human-Centered AI) que garanta o uso responsável e benéfico dessas tecnologias.

Também será explorado o papel da IA na educação aberta, nos Recursos Educacionais Abertos (REA) e na ciência aberta, destacando como essas tecnologias podem promover o acesso equitativo ao conhecimento e fortalecer a colaboração internacional no campo educacional.

Espera-se receber contribuições que analisem, a partir de perspectivas teóricas e práticas, como a IA pode servir como um catalisador para uma educação mais inclusiva, personalizada e ética, capacitando docentes e estudantes para um futuro equitativo.

Tópicos de Interesse

  • Modelos e arquiteturas de IA para a educação: Desenvolvimento de sistemas inteligentes para o ensino, assistentes virtuais, plataformas de tutoria adaptativa, ferramentas de avaliação automatizada e sistemas de IA generativa para a produção de conteúdo educacional.
  • Agentes inteligentes e assistentes virtuais na educação: Design, implementação e avaliação de agentes conversacionais e chatbots educacionais, assistentes virtuais para aprendizagem, agentes pedagógicos inteligentes e sistemas de tutoria baseados em IA.
  • IA para a personalização da aprendizagem: Algoritmos de recomendação de conteúdo, modelagem do estudante, adaptabilidade na aprendizagem e tecnologias para o desenvolvimento de itinerários educacionais personalizados.
  • Ética, equidade e transparência na IA aplicada à educação: Viés algorítmico, privacidade de dados, explicabilidade de modelos de IA em ambientes educacionais, regulamentação e normativas para uso responsável.
  • IA e acessibilidade na educação: Uso da IA para inclusão de estudantes com deficiência, soluções de acessibilidade digital, tecnologias para reduzir desigualdades educacionais em comunidades vulneráveis.
  • Interação humano-IA em ambientes de aprendizagem: Design centrado no ser humano para sistemas educacionais inteligentes, co-criação de tecnologias de IA com docentes e estudantes, análise da relação entre IA e agência do usuário.
  • Avaliação do impacto da IA na aprendizagem e no ensino: Estudos sobre o impacto de ferramentas de IA no desempenho acadêmico, metodologias de avaliação de experiências de aprendizagem mediadas por IA.
  • IA generativa e seu impacto na educação: Uso de modelos generativos para criação de materiais educacionais, geração automatizada de exercícios/atividades de aprendizagem e avaliações, ferramentas de IA generativa para ensino de idiomas e/ou STEM.
  • Aprendizado de máquina e análise de aprendizagem: Mineração de dados educacionais, modelos preditivos para retenção estudantil, detecção precoce de dificuldades de aprendizagem por meio da IA.
  • Ciência aberta e REA potencializados pela IA: Inteligência Artificial para criação, personalização e disseminação de Recursos Educacionais Abertos, impacto da IA na educação aberta e seu papel na democratização do conhecimento.
  • Futuro do ensino com IA: Desenvolvimento de competências digitais e letramento em IA para docentes e estudantes, estratégias pedagógicas para integração da IA no currículo, ensino da IA e pensamento computacional em diferentes níveis educacionais.

Palavras-chave:

IA na educação, aprendizagem personalizada, tutoria inteligente, mineração de dados educacionais, agentes de IA, chatbots, ética em IA, REA, ciência aberta, transparência em IA, design centrado no usuário, equidade educacional, acessibilidade na IA, IA generativa na educação, análise de aprendizagem.

Datas Importantes:

  • 30 de abril de 2025: Prazo final para submissão dos artigos.
  • 15 de maio de 2025: Notificação das revisões aos autores.
  • 30 de maio de 2025: Prazo final para envio dos artigos revisados.
  • 10 de junho de 2025: Decisão final aos autores.
  • 20 de junho de 2025: Envio da versão final para publicação.
  • Publicação no IEEE-RITA de artigos aceitos (early access): imediata.

Normas de Publicação:

  • Os artigos devem ser submetidos em inglês. Os artigos aceitos serão publicados em inglês no IEEE Xplore e, em acesso aberto, também terão versões em espanhol ou português na VAEP-RITA.
  • Publicação gratuita para artigos com até 10 páginas.
  • Envio de artigos pelo IEEE Author Portal.
  • São aceitos artigos previamente apresentados em congressos, desde que contenham pelo menos 30% de conteúdo novo significativo.
  • Artigos aceitos na primeira fase com revisões maiores e que não atendam às exigências da revisão serão rechazados na segunda fase.