Pós-graduação em Inteligência Artificial Aplicada a Educação

As tecnologias de informação e comunicação e a educação. A influência da TV nos processos escolares. As relações presentes na comunicação e educação na sociedade contemporânea. Os aplicativos no ensino. A metodologia ativa. A neuroeducação.

História e princípios fundamentais da IA. Como a IA trata a incerteza e como toma decisões. Processos de aprendizado da IA. Apresentação dos modelos avançados de comunicação.

História e evolução do Big Data. Aplicabilidade das tecnologias de Big Data. Técnicas de visualização de dados. Onde aplicar Big Data. Conceitos e escopos da ciência de dados. Princípios e diferenças entre ciência de dados e big data. O papel e a importância do cientista de dados. Aplicações da ciência de dados. Processamento de grandes volumes de dados. Inteligência de negócio para Big Data. Bancos de dados para Big Data. Recuperação de informações. Técnicas de aprendizado de máquina. Gerência de dados e computação na nuvem. Bioinformática. Inovação tecnológica e novas tendências.

Tecnologias educacionais. Ferramentas de autoria. Modelo ADDIE. Matrizes instrucionais. Recursos didáticos e objetos de aprendizagem. Roteiros e storyboards. Métricas editoriais. Gerenciamento de projetos pedagógicos. Plataformas EAD. Protocolos de comunicação digital: LTI, QTI, Scorm. Recursos humanos na esteira editorial. Orçamento de produção pedagógica. Trilhas adaptativas. Metodologias ativas para EAD.

O que são Metodologias Ativas. A Educação 4.0 e o Mundo VUCA. Aprendizagem Baseada em Problemas – PBL. Aprendizagem baseada em projetos – ABP. Ensino Adaptativo. Aprendizagem Baseada em Games e Gamificação. A Escola do Século XXI. A Sala de Aula Invertida. Design Thinking,

Definição de tecnologias educacionais. Competências docentes na interface das tecnologias educacionais. Cidadania digital: a prática docente reflexiva. Surgimento da neuroeducação. Estilos de aprendizagem. Neuroeducação e as doenças e distúrbios da mente. Programa de neuroeducação para a felicidade.

Estudo das aplicações da Inteligência Artificial (IA) no contexto educacional à luz das principais diretrizes legais brasileiras, tais como a Lei de Diretrizes e Bases da Educação Nacional (LDB - Lei nº 9.394/1996), a Base Nacional Comum Curricular (BNCC) e as normativas do Marco Civil da Internet (Lei nº 12.965/2014) e da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD - Lei nº 13.709/2018). Aborda os conceitos fundamentais de IA, aprendizado de máquina, algoritmos e suas implicações éticas, técnicas e pedagógicas. Enfatiza o uso de tecnologias baseadas em IA para personalização da aprendizagem, análise de dados educacionais, avaliação automatizada e assistência educacional. Discute criticamente os impactos sociais e cognitivos da IA, o papel do professor no ecossistema digital e as competências digitais docentes segundo a Resolução CNE/CP nº 2/2019. Apresenta legislações recentes sobre inovação, como o Marco Legal da Inteligência Artificial no Brasil (PL 21/2020 ) e os princípios da Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA - MCTI, 2021).

Competências para transformação educacional: fundamentos e importância. Competências essenciais para educadores. Desenvolvimento de competências socioemocionais. Avaliação de competências educacionais. Tecnologia e inovação na educação. Tecnologia como ferramenta de transformação. Design de aprendizado inovador. Ramificação e aprendizado baseado em jogos. Desafios éticos e tecnológicos na educação. Educação inclusiva e diversidade. Inclusão como princípio transformador. Adaptando o currículo para diversidade. Valorizando a diversidade cultural e étnica. Inclusão de alunos com necessidades especiais. Educação para o futuro e habilidades do século XXI. Aprendizado ao longo da vida. Preparação para carreiras do futuro. Planejamentos para a transformação Educacional.

A disciplina visa propiciar reflexões acerca do papel histórico, pedagógico e prático do professor universitário, oferecendo bases teóricas e metodológicas para o desenvolvimento de competências docentes no Ensino Superior. Aborda o surgimento da docência universitária, a formação pedagógica do professor, as especificidades da aprendizagem de adultos (andragogia), a organização didática, o planejamento e a avaliação, bem como o emprego de metodologias ativas e uso de tecnologias para a inovação na prática docente.