SIEX - Sistema de Informações de Extensão

Plano de ensino: Na primeira semana, os participantes desenvolvem uma compreensão estruturada dos fundamentos da Inteligência Artificial, explorando seus principais conceitos, categorias e aplicações, além de aprenderem a elaborar prompts eficazes por meio de atividades práticas orientadas. Na segunda semana, aprofunda-se a análise crítica do uso da IA na educação, discutindo benefícios, riscos, limitações, vieses algorítmicos e implicações éticas, conduzindo à elaboração de um guia de boas práticas para um uso responsável da tecnologia. Na terceira semana, examina-se a evolução histórica da IA e são comparadas diferentes abordagens ¿ como IA simbólica, aprendizado de máquina, deep learning e modelos generativos ¿ destacando suas características, potencialidades e impactos sobre processos educacionais. Na quarta semana, investigam-se aplicações contemporâneas da IA em contextos educacionais, profissionais e pessoais, analisam-se tendências futuras e desafios emergentes, e desenvolve-se um projeto aplicado que integra ferramentas de IA a um cenário real de interesse.

Objetivos e Resultados Esperados: Promover a compreensão dos fundamentos teóricos, práticos e éticos da Inteligência Artificial, capacitando os participantes a utilizar, avaliar e integrar tecnologias de IA em contextos educacionais e profissionais, de modo crítico, responsável e estratégico, favorecendo a inovação pedagógica, o pensamento analítico e a tomada de decisão informada em diferentes cenários de aprendizagem e trabalho.

Justificativas: A rápida expansão da Inteligência Artificial e sua incorporação crescente em atividades acadêmicas, profissionais e sociais têm evidenciado a urgência de preparar estudantes, educadores e gestores para compreender e utilizar essa tecnologia de forma crítica, ética e estratégica. A IA já influencia processos de aprendizagem, criação de conteúdos, tomada de decisão e gestão educacional, tornando-se indispensável para uma educação alinhada aos desafios contemporâneos. Esse cenário exige não apenas familiaridade técnica, mas também reflexão sobre riscos, limitações, impactos cognitivos e responsabilidades associadas ao seu uso. Diante disso, o curso busca oferecer subsídios teóricos e práticos que capacitem os participantes a integrar a IA de maneira consciente, inovadora e pedagogicamente qualificada, promovendo autonomia intelectual, pensamento crítico e práticas educacionais mais atualizadas e seguras.

Metodologias: METODOLOGIA DE ENSINO O curso será desenvolvido a partir de uma abordagem autoinstrucional, combinando videoaulas expositivas e dialogadas com o uso de materiais de apoio produzidos especificamente para o estudo dos fundamentos, aplicações e implicações da Inteligência Artificial. Essa combinação visa oferecer aos participantes uma experiência de aprendizagem acessível, flexível e bem fundamentada, promovendo a compreensão conceitual, a análise crítica e o uso responsável da IA em contextos educacionais e profissionais. Cada semana do curso abordará um conjunto de temas organizados de forma progressiva ¿ desde os fundamentos da IA até seus usos éticos e aplicações práticas ¿ permitindo que os participantes construam conhecimento de maneira contextualizada e alinhada às tendências contemporâneas. Os conteúdos serão disponibilizados em ambiente virtual, e os participantes poderão acessá-los de acordo com sua disponibilidade dentro do período semanal. A metodologia também prevê a articulação entre teoria e prática, incentivando os participantes a experimentarem ferramentas de IA, elaborarem prompts eficazes e refletirem sobre o uso ético e responsável da tecnologia em suas realidades educacionais e profissionais. Ao longo do curso, os participantes serão estimulados a desenvolver uma proposta prática ou solução aplicada que integre tecnologias de IA ao seu contexto de atuação.

Conteúdo programático com responsáveis pedagógicos por tema/assunto - aula ou grupo de aulas: CONTEÚDO PROGRAMÁTICO Semana 1: Fundamentos e Princípios da Inteligência Artificial Os participantes desenvolvem uma compreensão estruturada dos fundamentos da Inteligência Artificial, examinando conceitos essenciais, categorias de sistemas, exemplos de aplicação e princípios para a elaboração de prompts eficazes, com práticas orientadas que estimulam análise, síntese e resolução de problemas. Semana 2: Uso Ético, Crítico e Responsável da IA na Educação O módulo aprofunda o exame crítico do uso da IA na educação, discutindo benefícios, riscos, limitações tecnológicas, vieses algorítmicos e questões éticas, culminando na construção de um guia de boas práticas para orientar o uso responsável da tecnologia em contextos pedagógicos. Semana 3: Evolução dos Sistemas de IA e Modelos Computacionais A semana apresenta a evolução histórica da IA e analisa comparativamente diferentes abordagens ¿ IA simbólica, aprendizado supervisionado e não supervisionado, aprendizado por reforço, deep learning e modelos generativos ¿ enfatizando suas características, potencialidades e implicações para aplicações educacionais. Semana 4: Aplicações Práticas, Tendências e Projeto Final em IA Os participantes investigam aplicações contemporâneas de IA em ambientes educacionais, profissionais e pessoais, examinam tendências emergentes e desafios futuros, e desenvolvem um projeto aplicado que integra ferramentas de IA a um problema real ou cenário de interesse.

Referências (bibliográficas e outras): Bibliografia básica 1. Arantes do Amaral, J. A. (2026). Inteligência artificial em quadrinhos. KDP. 2 Alouani, M. (2025). Artificial intelligence and education: Understanding, using, guiding (Kindle ed.). SlamGPT. 3. Suleyman, M., & Bhaskar, M. (2023). A próxima onda: Tecnologia, poder e o maior dilema do século XXI (A. Bonrruquer, Trad.) Record. 4. Luger, G. F. (2015). Inteligência artificial (Print Replica ed.) Pearson. 5. Centro de Inovação para a Educação Brasileira (CIEB). (2024). Inteligência artificial na educação básica: Novas aplicações e tendências para o futuro. CIEB. https://cieb.net.br/wp-content/uploads/2024/06/Inteligencia-Artificial-na-Educacao-Basica_2024.pdf Bibliografia complementar 1. Buyserie, B., & Thurston, T. N. (Eds.). (2024). Teaching and generative AI: Pedagogical possibilities and productive tensions. Utah State University, Center for Empowering Teaching Excellence. https://uen.pressbooks.pub/teachingandgenerativeai/ 2. Lam, C. C., & Rodrigues, T. (2024). Generative AI in higher education: The ChatGPT effect. OAPEN / DOAB. https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/88443 3. Aaron, L. de, & colaboradores. (2024). Optimizing AI in higher education: SUNY FACT² guide. State University of New York. https://library.oapen.org/bitstream/20.500.12657/92885/1/9798855801835.pdf 4. Caviglia, F., & colegas. (2024). Creative applications of artificial intelligence in education. Palgrave Macmillan. https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/90903 5. Fadel, C., Holmes, W., & Bialik, M. (2021). Artificial intelligence in education (open-access edition). Center for Curriculum Redesign. http://bit.ly/AIED-BOOK

Modo e critérios da avaliação de aproveitamento: a) O aluno será avaliado pela realização de tarefas obrigatórias (que podem ser respostas a questionários eletrônicos enviados pelo professor.) b) Os alunos que deixarem de realizar uma ou mais das tarefas obrigatórias serão reprovados. c) A nota mínima para aprovação é 5.0

Estratégias de Divulgação: O curso será divulgado por meio e-mails enviados aos alunos de graduação, pós-graduação, TAEs, professores de todos os campi da Unifesp e alunos e docentes de outras instituições de ensino e por divulgação nos websites institucionais da Unifesp. Além disso será divulgado em redes sociais (Facebook, Linkedin, etc) e no website de extensão da Unifesp.

Recursos didáticos: Os recursos didáticos do curso incluem um website de apoio com videoaulas, informações atualizadas sobre ferramentas modernas de Inteligência Artificial, desafios práticos para aplicação dos conteúdos e links para materiais complementares, como livros gratuitos, artigos e vídeos, além do uso de softwares de IA em suas versões gratuitas ¿ como ChatGPT, Perplexity, Gemini, Grok e outros ¿ que permitem a exploração prática e acessível das tecnologias estudadas.

Ementa: EMENTA O curso apresenta uma introdução abrangente, ética e aplicada às tecnologias contemporâneas de IA e aos seus impactos na educação, no trabalho e na sociedade. São discutidos os fundamentos da área, suas aplicações no cotidiano, os diferentes tipos de IA (como IA Clássica, Aprendizagem de Máquina, Modelos de Linguagem de Grande Porte, modelos generativos, sistemas multimodais e agentes autônomos) e o modo como essas tecnologias processam linguagem, imagens, sons e dados estruturados. Com apoio de conteúdos visuais, exemplos práticos e situações reais, o curso explora usos pedagógicos da IA, seus riscos e limitações, impactos socioambientais, questões relacionadas à dependência cognitiva, princípios éticos e aspectos de segurança digital. Por meio de videoaulas assíncronas, estudos de caso, exercícios de prompting e análises críticas, os participantes serão preparados para integrar a IA de maneira responsável, criativa e informada em contextos educacionais, profissionais e sociais.