@PHDTHESIS{ 2025:1245253956,
 	title = {A autoformação docente na perspectiva STEAM em tempos de inteligência artificial},
 	year = {2025},
 	url = "http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/3994",
 	abstract = "Esta tese está vinculada ao Programa de Pós-Graduação em Educação da Universidade Nove de Julho (PPGE-UNINOVE), articulada de maneira especial, à Linha de Pesquisa de Políticas Educacionais (LIPED). O objeto de investigação aqui proposto esteve  no escopo da autoformação docente na Educação Básica, com ênfase na integração da abordagem STEAM e da Inteligência Artificial como recursos formativos. O pressuposto de que as transformações tecnológicas, metodológicas e epistemológicas em curso exigem que o professor se (re)configure como sujeito ativo de sua aprendizagem, construindo saberes mediante experiências interdisciplinares, práticas inovadoras e apoio em tecnologias emergentes. Como questões norteadoras para o seu desenvolvimento, definiu-se: Como realizar a  autoformação docente utilizando a abordagem STEAM e a IA em contextos da Educação Básica? Quais são os recursos e procedimentos mais relevantes utilizados pelos docentes durante sua autoformação especialmente quando potencializados por tecnologias digitais e Inteligência Artificial? Quais os impactos da autoformação docente continuada pautada na abordagem STEAM e mediada por recursos de IA, na qualidade do ensino e na aprendizagem dos estudantes? De que forma a integração entre a abordagem STEAM e a Inteligência Artificial pode promover práticas pedagógicas inovadoras, alinhadas às demandas contemporâneas da educação? A partir dessas inquietações, o objetivo geral do estudo foi sistematizar estratégias que favoreçam a autoformação docente fundamentada na abordagem STEAM, em um cenário caracterizado pelos avanços da Inteligência Artificial. O universo de investigação foram docentes da Educação Básica dos mais diversos níveis. Os participantes desta pesquisa foram 133 professores de instituições públicas e privadas brasileiras . A pesquisa adotou uma abordagem qualitativa e se desenvolveu por meio de uma pesquisa design research. Os instrumentos de coleta de dados foram questionários de validação e diagnóstico que demostraram que práticas colaborativas, tecnológicas e criativas favorecem aprendizagens significativas. Foram utilizados como principais referenciais teóricos nas questões que abordam  a autoformação e  formação docente apresenta-se entre outros nomes Nóvoa, Ibermon,e Pimenta; para falar sobre STEAM Bacich, Holanda, Moran, Pugliese; em Inteligência Artificial  Brackman e Gabriel; sobre aprendizagem ao longo da vida  Valente, entre outros. Além disso, foram utilizados documentos oficiais como por exemplo a Base Nacional Comum de Formação de Professores , o  Marco Referencial de Competências em IA para professores entre outros. A pesquisa buscou compreender como docentes percebem e praticam a autoformação, a abordagem STEAM e o uso de Inteligência Artificial. Os dados foram examinados por meio de análise de conteúdo temática (Bardin, 2016), articulados em três categorias: Caracterização dos participantes: trajetórias, práticas digitais e uso das redes sociais; Percepções docentes sobre autoformação, digitalização e metodologias ativas; Demandas, desafios e sugestões docentes para um modelo de autoformação inovador e autônomo ao longo da vida profissional.  A pesquisa culminou com a criação de um produto autoformativo, um Recurso Educacional Aberto – REA – desenvolvido para que os docentes pratiquem, aprendam e repliquem práticas em abordagens STEAM com auxílio de recursos de Inteligência Artificial Generativa. O recurso criado passou por um processo de validação por especialistas e sua aplicabilidade foi discutida por meio de grupo focal. Os resultados reforçam o papel político da autoformação, sua vinculação às políticas educacionais atuais como a BNCC, a BNC- Formação e a Política Nacional de Educação Digital e seu potencial emancipatório ao fortalecer autonomia, autoria e autoestima docente frente às demandas contemporâneas digitais e  às tensões sobre substituição do trabalho docente. A validação do modelo demonstrou que recursos personalizáveis, gamificados e mediados por Inteligência Artificial Generativa podem apoiar práticas inovadoras conectadas ao paradigma da aprendizagem ao longo da vida. A presente pesquisa apontou a necessidade de ampliar investigações sobre impactos de percursos autoformativos mediados por Inteligências Artificiais Generativas em diferentes perspectivas, aprofundando debates éticos e políticos sobre seu uso e despertou possibilidades para a criação de  bancos de dados dedicados à autoformação docente. As reflexões sobre  integrar abordagem STEAM, autoformação e Inteligência Artificial Generativa  evidenciam e fortalecem o docente como protagonista de sua aprendizagem e contribui para uma educação mais criativa, democrática e alinhada às urgências do tempo presente.",
 	publisher = {Universidade Nove de Julho},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Educação},
 	note = {Educação}
}