Educação inclusiva com desenho universal para a aprendizagem e inteligência artificial: uma revisão de escopo
Inclusive education with universal design for learning and artificial intelligence: a scoping review
Resumo
A inteligência artificial generativa (IAGen) pode potencializar práticas pedagógicas inclusivas pautadas no Desenho Universal para Aprendizagem (DUA). Objetivamos apresentar revisão de escopo, realizada de acordo com o método Joanna Briggs Institute (JBI), em bases internacionais, de investigações que abordam uso da IAGen e DUA, publicadas em inglês. A investigação partiu da pergunta: como a IAGen e o DUA têm sido utilizados para a promoção de práticas pedagógicas inclusivas em ambientes educacionais? A análise indica que a ferramenta mais utilizada é o ChatGPT e que os estudos têm se centrado na exploração das ferramentas, contemplando os princípios do DUA, evidenciando a potencialidade que a combinação DUA-IAGen apresenta para aulas inclusivas. Como resultado, buscamos contribuir com as possibilidades da inclusão DUA-IAGen nas aulas e apontar para possibilidades de novas pesquisas.
Palavras-chave: Inteligência artificial; Educação inclusiva; Desenho universal para Aprendizagem.
Abstract
Generative Artificial Intelligence (GenAI) can enhance inclusive pedagogical practices based on Universal Design for Learning (UDL). This study aims to present a scoping review conducted according to the Joanna Briggs Institute (JBI) methodology, analyzing international research on the use of GenAI and UDL, published in English. The research was guided by the question: How have GenAI and UDL been used to promote inclusive pedagogical practices in educational settings? The analysis indicates that the most used tool is ChatGPT and that studies have focused on exploring these tools while addressing UDL principles, highlighting the potential of the UDL-GenAI combination for inclusive teaching. As a result, this study seeks to contribute to the understanding of UDL-GenAI inclusion in the classroom and indicates research opportunities.
Keywords: Artificial intelligence; Inclusive education; Universal design for Learning.
Downloads
Referências
ADESHOLA, Ibrahim; ADEPOJU, Adeola Praise. The opportunities and challenges of ChatGPT in education. Interactive Learning Environments, v. 32, n. 10, p. 6159–6172, 2023. DOI: 10.1080/10494820.2023.2253858. Disponível em: https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2253858. Acesso em: 06 fev. 2025.
AROMATARIS, Edoardo et al. (org.). Manual JBI para Síntese de Evidências. Adelaide: JBI, 2024.
AYALA, Sandra. ChatGPT as a universal design for learning tool: supporting college students with disabilities. Educational Renaissance, v. 12, n. 1, p. 23–41, 2023. Disponível em: https://journals.calstate.edu/er/article/view/3866. Acesso em: 06 fev. 2025.
BRASIL. Ministério da Educação. Secretaria de Educação Especial. Política Nacional de Educação Especial na Perspectiva da Educação Inclusiva. Brasília, DF: MEC/SEESP, 2008.
BRASIL. Lei nº 13.146, de 6 de julho de 2015. Institui a Lei Brasileira de Inclusão da Pessoa com Deficiência (Estatuto da Pessoa com Deficiência). Diário Oficial da União: seção 1, Brasília, DF, 7 jul. 2015.
BRASIL. Ministério da Ciência, Tecnologia e Educação. Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial - EBIA. Brasília, DF: MCTI, 2021.
CAST. Universal Design for Learning Guidelines version 3.0 Lynnfield, MA: Author, 2024. Disponível em: https://udlguidelines.cast.org. Acesso em: 06 fev. 2025.
EVMENOVA, Anya S.; BORUP, Jered; SHIN, Joan Kang. Harnessing the power of generative AI to support all learners. TechTrends, v. 68, p. 820-831, 2024. DOI: 10.1007/s11528-024-00966-x. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11528-024-00966-x. Acesso em: 06 fev. 2025.
HART RESEARCH ASSOCIATES; NATIONAL 4-H COUNCIL. Kids and the future of artificial intelligence: key findings from a national survey of 1,510 children (ages 9-17) conducted online November 6-15, 2023. [S.l.]: National 4-H Council / Hart Research, 2024. Disponível em: https://www.4-h.org/wp-content/uploads/2024/02/27162629/Hart-Research-Youth-AI-Survey-Results42.pdf. Acesso em: 06 fev. 2025.
HEHIR, Thomas et al. A summary of the evidence on inclusive education. São Paulo: Instituto Alana, 2016.
HYATT, Sally. Elizabeth; OWENZ, Meghan. Beth. Using Universal Design for Learning and Artificial Intelligence to Support Students with Disabilities. College Teaching, p. 1-8, 2024. Disponível em: <https://doi.org/10.1080/87567555.2024.2313468>. Acesso em: 06 fev. 2025.
JARDINEZ, Mayonel Joseph; NATIVIDAD, Lexter Reynaldo. The advantages and challenges of inclusive education: striving for equity in the classroom. Shanlax International Journal of Education, v. 12, n. 2, p. 57-65, 2024. Disponível em: https://shanlaxjournals.in/journals/index.php/education/article/view/2024inclusive. Acesso em: 06 fev. 2025.
LAMMERT, Catherine et al. Better than nothing? An analysis of AI-generated lesson plans using the Universal Design for Learning & Transition frameworks. The Clearing House: A Journal of Educational Strategies, Issues and Ideas, v. 97, n. 5, p. 168-175, 2024. Disponível em: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00098655.2024.2427332. Acessoe m: 06 fev. 2025.
McMAHON, Don; FIRESTONE, Jonah. Remixing special education practices with artificial intelligence: UDL, EBP, and HLPs. Journal of Special Education Preparation, v. 4, n. 2, p. 66-76, 2024.
MENDES, Enicéia Gonçalves (org.). Práticas inclusivas inovadoras no contexto da classe comum: dos especialismos às abordagens universalistas. São Paulo: Encontrografia, 2023.
MEYER, Anne; ROSE, David H.; GORDON, David. Universal design for learning: theory and practice. Wakefield, MA: CAST, 2014.
MORAIS, Diogo Martins Gonçalves et al. O conceito de inteligência artificial usado no mercado de softwares, na educação tecnológica e na literatura científica. Educação Profissional e Tecnológica em Revista, [S.l.], v. 4, n. 2, p. 98-109, 2020. Disponível em: https://ojs.ifes.edu.br/ept/article/view/2020ai. Acesso em: 06 fev. 2025.
PETERS, Micah D. J. et al. Scoping reviews. In: AROMATARIS, Edoardo et al. (org.). JBI Manual for Evidence Synthesis. Adelaide: JBI, 2024. p. 417-466. Disponível em: https://jbi-global-wiki.refined.site/space/MANUAL/4687353/Scoping+Reviews. Acesso em: 06 fev. 2025.
RADFORD, Alec et al. Language models are unsupervised multitask learners. OpenAI Blog, 2019. Disponível em: https://d4mucfpksyw.cloudfront.net/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf. Acesso em: 06 fev. 2025.
SALVADOR, Pérola Tuani Cândido de Oliveira. et al. Contribuições da scoping review na produção da área da saúde: reflexões e perspectivas. Revista de Enfermagem Digital Cuidado e Promoção da Saúde, v. 6, p. 1-8, 2021.
SABORÍO-TAYLOR, Sílvia; ROJAS-RAMÍREZ, Fabián. Universal design for learning and
artificial intelligence in the digital era: Fostering inclusion and autonomous learning.
International Journal of Professional Development, Learners and Learning, v. 6, n. 2, jul. 2024. Disponível em: https://www.ijpdll.com/article/universal-design-for-learning-and-artificial-intelligence-in-the-digital-era-fostering-inclusion-and-14694. Acesso em: 06 fev. 2025.
SANTOS, Wendel Monbaque dos; SECOLI, Silvia Regina; PÜSCHEL, Vilanice Alves de Araújo. A abordagem do Joanna Briggs Institute para revisões sistemáticas. Rev. Latino-Am. Enfermagem, v. 26, p.1-2, 2018. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rlae/a/3X4PW3B8fzcrpH6YvgZhCJH. Acesso em: 06 fev. 2025.
SMITH-MUTEGI, Demetrice; CRISDEN, Tamu. Differentiating science lessons in the age of generative AI. Science Scope, v. 48, n. 1, p. 12-17, 2025. Disponível em: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/08872376.2024.2433769. Acesso em: 06 fev. 2025.
UNESCO. Guia para a IA generativa na educação e na pesquisa. Paris: UNESCO, 2024. Disponível em: https://www.unesco.org/pt/articles/guia-para-ia-generativa-na-educacao-e-na-pesquisa. Disponível em: 06 fev. 2025.
