A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL A PARTIR DO RACIOCÍNIO QUALITATIVO: PANORAMA DE MATERIAIS DIDÁTICOS NO ENSINO DE CIÊNCIAS NATURAIS

Resumo

Este trabalho discute o uso da Inteligência Artificial (IA), por meio de modelos qualitativos de simulação, como materiais didáticos no ensino de Ciências. Para tanto, esta pesquisa objetivou-se em identificar os materiais produzidos e publicados na literatura brasileira no período compreendido entre 2000 e 2022, fundamentados no Raciocínio Qualitativo (RQ). O RQ é uma área da IA que busca desenvolver o raciocínio simbólico para compreender o funcionamento de sistemas complexos, geralmente interdisciplinares, por meio de modelos qualitativos. Para esta revisão, utilizamos a base de dados do Google Scholar, a partir da estratégia de busca, construída com o auxílio dos operadores booleanos “modelos de simulação” OR “modelos qualitativos” OR “raciocínio qualitativo”, para textos na língua portuguesa. Os dados foram tabulados e, depois, categorizados para discussão. Ao total, foram encontrados 19 trabalhos, sendo: oito voltados para o ensino de Ciências, do seguimento ‘Ensino Fundamental II’; quatro textos relacionados ao ensino de Química; quatro que discutem o RQ para estudantes surdos; uma produção para a área de ensino de física; uma produção relacionada a biologia; e, finalmente, um texto voltado para a inclusão de surdos e ouvintes. Esta revisão de literatura mostrou que ainda são poucos trabalhos que se apropriam do uso de materiais didáticos, baseados em RQ, para a sala de aula. Esse baixo número de produções se deve, possivelmente, pela recente chegada, do RQ, em âmbito nacional. Ademais, a IA, por meio do RQ, tem-se mostrado com potencial, uma vez que estudantes podem utilizar modelos qualitativos de simulação para favorecer o desenvolvimento do raciocínio lógico hipotético-dedutivo, especialmente de forma visual.