A autoformação docente na perspectiva STEAM em tempos de inteligência artificial

Abstract

This thesis is linked to the Postgraduate Program in Education at Nove de Julho University (PPGE-UNINOVE), specifically to the Research Line on Educational Policies (LIPED). The object of investigation proposed here was within the scope of teacher self-development in Basic Education, with an emphasis on the integration of the STEAM approach and Artificial Intelligence as formative resources. The premise is that the ongoing technological, methodological, and epistemological transformations require teachers to (re)configure themselves as active subjects of their learning, constructing knowledge through interdisciplinary experiences, innovative practices, and support from emerging technologies. The guiding questions for its development were: How to carry out teacher self-development using the STEAM approach and AI in Basic Education contexts? What are the most relevant resources and procedures used by teachers during their self-development, especially when enhanced by digital technologies and Artificial Intelligence? What are the impacts of continuous teacher self-development based on the STEAM approach and mediated by AI resources on the quality of teaching and student learning? How can the integration of the STEAM approach and Artificial Intelligence promote innovative pedagogical practices aligned with the contemporary demands of education? Based on these concerns, the overall objective of this study was to systematize strategies that favor teacher self-development grounded in the STEAM approach, in a scenario characterized by advances in Artificial Intelligence. The research universe consisted of teachers from Basic Education at various levels. The participants in this research were 133 teachers from Brazilian public and private institutions. The research adopted a qualitative approach and was developed through a design research methodology. The data collection instruments were validation and diagnostic questionnaires that demonstrated that collaborative, technological, and creative practices favor meaningful learning. The main theoretical references used for questions addressing self-development and teacher training included, among others, Nóvoa, Ibermon, and Pimenta; for STEAM, Bacich, Holanda, Moran, and Pugliese; for Artificial Intelligence, Brackman and Gabriel; and for lifelong learning, Valente, among others. Furthermore, official documents such as the National Common Base for Teacher Training and the Reference Framework for AI Competencies for Teachers, among others, were used. The research sought to understand how teachers perceive and practice self-directed learning, the STEAM approach, and the use of Artificial Intelligence. The data were examined through thematic content analysis (Bardin, 2016), articulated in three categories: Characterization of participants: trajectories, digital practices, and use of social networks; Teacher perceptions on self-directed learning, digitalization, and active methodologies; Teacher demands, challenges, and suggestions for an innovative and autonomous self-directed learning model throughout professional life. The research culminated in the creation of a self-directed learning product, an Open Educational Resource – OER – developed for teachers to practice, learn, and replicate practices in STEAM approaches with the aid of Generative Artificial Intelligence resources. The created resource underwent a validation process by experts, and its applicability was discussed through a focus group. The results reinforce the political role of self-directed learning, its connection to current educational policies such as the BNCC (National Common Core Curriculum), the BNC-Formação (National Common Core Curriculum for Teacher Training), and the National Digital Education Policy, and its emancipatory potential in strengthening teacher autonomy, authorship, and self-esteem in the face of contemporary digital demands and tensions regarding the replacement of teaching work. The model validation demonstrated that customizable, gamified resources mediated by Generative Artificial Intelligence can support innovative practices connected to the lifelong learning paradigm. This research highlighted the need to expand investigations into the impacts of self-directed learning pathways mediated by Generative Artificial Intelligence from different perspectives, deepening ethical and political debates about their use and sparking possibilities for the creation of databases dedicated to teacher self-directed learning. Reflections on integrating the STEAM approach, self-directed learning, and Generative Artificial Intelligence highlight and strengthen the teacher as the protagonist of their own learning and contribute to a more creative, democratic education aligned with the urgencies of the present time.

Esta tesis está vinculada al Programa de Posgrado en Educación de la Universidad Nove de Julho (PPGE-UNINOVE), específicamente a la Línea de Investigación en Políticas Educativas (LIPED). El objeto de investigación propuesto aquí fue dentro del alcance del autodesarrollo docente en Educación Básica, con énfasis en la integración del enfoque STEAM y la Inteligencia Artificial como recursos formativos. La premisa es que las transformaciones tecnológicas, metodológicas y epistemológicas en curso requieren que los docentes se (re)configuren como sujetos activos de su aprendizaje, construyendo conocimiento a través de experiencias interdisciplinarias, prácticas innovadoras y apoyo de tecnologías emergentes. Las preguntas orientadoras para su desarrollo fueron: ¿Cómo llevar a cabo el autodesarrollo docente utilizando el enfoque STEAM y la IA en contextos de Educación Básica? ¿Cuáles son los recursos y procedimientos más relevantes utilizados por los docentes durante su autodesarrollo, especialmente cuando son potenciados por las tecnologías digitales y la Inteligencia Artificial? ¿Cuáles son los impactos del autodesarrollo docente continuo basado en el enfoque STEAM y mediado por recursos de IA en la calidad de la enseñanza y el aprendizaje de los estudiantes? ¿Cómo puede la integración del enfoque STEAM y la Inteligencia Artificial promover prácticas pedagógicas innovadoras alineadas con las demandas educativas contemporáneas? Con base en estas inquietudes, el objetivo general de este estudio fue sistematizar estrategias que favorezcan el desarrollo personal docente basado en el enfoque STEAM, en un escenario caracterizado por los avances en Inteligencia Artificial. El universo de la investigación estuvo compuesto por docentes de Educación Básica de diversos niveles. Participaron 133 docentes de instituciones públicas y privadas brasileñas. La investigación adoptó un enfoque cualitativo y se desarrolló mediante una metodología de investigación de diseño. Los instrumentos de recolección de datos fueron cuestionarios de validación y diagnóstico que demostraron que las prácticas colaborativas, tecnológicas y creativas favorecen el aprendizaje significativo. Las principales referencias teóricas utilizadas para las preguntas sobre desarrollo personal y formación docente incluyeron, entre otros, a Nóvoa, Ibermon y Pimenta; para STEAM, a Bacich, Holanda, Moran y Pugliese; para Inteligencia Artificial, a Brackman y Gabriel; y para el aprendizaje permanente, a Valente, entre otros. Además, se utilizaron documentos oficiales como la Base Común Nacional para la Formación Docente y el Marco de Referencia para las Competencias de IA para Docentes, entre otros. La investigación buscó comprender cómo los docentes perciben y practican el aprendizaje autodirigido, el enfoque STEAM y el uso de la Inteligencia Artificial. Los datos se examinaron mediante análisis de contenido temático (Bardin, 2016), articulado en tres categorías: Caracterización de los participantes: trayectorias, prácticas digitales y uso de redes sociales; Percepciones docentes sobre el aprendizaje autodirigido, la digitalización y las metodologías activas; Demandas, desafíos y sugerencias docentes para un modelo de aprendizaje autodirigido innovador y autónomo a lo largo de la vida profesional. La investigación culminó en la creación de un producto de aprendizaje autodirigido, un Recurso Educativo Abierto (REA) desarrollado para que los docentes practiquen, aprendan y repliquen prácticas en enfoques STEAM con la ayuda de recursos de Inteligencia Artificial Generativa. El recurso creado se sometió a un proceso de validación por expertos y su aplicabilidad se discutió a través de un grupo focal. Los resultados refuerzan el papel político del aprendizaje autodirigido, su conexión con las políticas educativas actuales como el BNCC (Currículo Básico Común Nacional), el BNC-Formação (Currículo Básico Común Nacional para la Formación Docente) y la Política Nacional de Educación Digital, y su potencial emancipador en el fortalecimiento de la autonomía, la autoría y la autoestima docente frente a las demandas y tensiones digitales contemporáneas con respecto a la sustitución del trabajo docente. La validación del modelo demostró que los recursos personalizables y gamificados mediados por la Inteligencia Artificial Generativa pueden respaldar prácticas innovadoras conectadas con el paradigma del aprendizaje permanente. Esta investigación destacó la necesidad de expandir las investigaciones sobre los impactos de las rutas de aprendizaje autodirigido mediadas por la Inteligencia Artificial Generativa desde diferentes perspectivas, profundizando los debates éticos y políticos sobre su uso y generando posibilidades para la creación de bases de datos dedicadas al aprendizaje autodirigido docente. Las reflexiones sobre la integración del enfoque STEAM, el aprendizaje autodirigido y la Inteligencia Artificial Generativa resaltan y fortalecen al docente como protagonista de su propio aprendizaje y contribuyen a una educación más creativa y democrática, acorde con las urgencias del momento actual.