Banca de QUALIFICAÇÃO: ALEX ALMEIDA DO AMARAL

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ALEX ALMEIDA DO AMARAL
DATA : 28/05/2026
HORA: 10:00
LOCAL: https://meet.google.com/qis-zsdf-pgt
TÍTULO:

Framework FIAS-ED: Diagnóstico e Avaliação da Prática Docente com Apoio da Inteligência Artificial em Contextos com Restrições Tecnológicas

PALAVRAS-CHAVES:

Inteligência Artificial na Educação; Avaliação Docente; \gls{FIAS}; \gls{AIED} Unplugged; Restrições Tecnológicas; Design Science Research.

PÁGINAS: 90
RESUMO:

A utilização de tecnologias baseadas em \gls{IA} no diagnóstico e avaliação da prática docente vem se ampliando, especialmente em estudos relacionados ao desempenho dos estudantes. Entretanto, a análise sistematizada das abordagens pedagógicas dos educadores, particularmente em escolas com recursos tecnológicos limitados, ainda constitui uma área pouco explorada. A atuação dos docentes é reconhecida pela literatura como o principal preditor da qualidade do ensino e exige instrumentos objetivos, contínuos e contextualizados para um diagnóstico eficiente. Esta dissertação explora \textit{como modelos de \gls{IA} podem ser utilizados para avaliar a prática docente em escolas com infraestrutura limitada} e, a partir dessa investigação, propõe o \textit{framework} \gls{FIAS}-ED, uma solução metodológica e tecnológica fundamentada no \gls{FIAS}. Descrever a metodologia que está sendo abordade em três etapas articuladas: (i) uma \gls{RSL} da literatura que analisou 60 artigos publicados entre 2015 e 2025, identificando as técnicas de \gls{IA}, fontes de dados, \textit{frameworks} pedagógicos e tipos de \textit{feedback} empregados no campo; (ii) a proposta do \textit{framework} \gls{FIAS}-ED, que integra gravações de áudio das aulas e formulários respondidos pelos alunos, operando em três modos de conectividade (\textit{offline}, intermitente e \textit{cloud}) e gerando \textit{feedback} formativo ao professor; (iii) um procedimento experimental para avaliar a viabilidade e o desempenho dos modelos de \gls{IA} em contextos com restrição de recursos. No procedimento experimental, busca-se avaliar o desempenho técnico dos modelos em condições próximas à realidade escolar, considerando limitações como ruído e baixa qualidade de áudio. Para isso, serão utilizadas métricas como \gls{WER}, medida F1 e coeficiente Kappa de Cohen, além de indicadores pedagógicos derivados do \gls{FIAS}, como a proporção de fala entre professor e alunos e índices de interação em sala de aula. Parte-se da expectativa de que os modelos consigam manter desempenho satisfatório mesmo em cenários adversos, que o \textit{feedback} gerado seja coerente com avaliações humanas e que o uso do sistema contribua para o aprimoramento da prática docente. Espera-se, assim, oferecer uma abordagem viável para avaliação docente em contextos com restrições tecnológicas, avançando na operacionalização computacional do \gls{FIAS} para o português brasileiro e na integração entre análise automatizada do discurso e percepção discente no processo avaliativo.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1248619 - GEISER CHALCO CHALLCO
Interna - 1806473 - AMANDA GONDIM DE OLIVEIRA
Externo à Instituição - THOMAZ EDSON VELOSO DA SILVA