Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: INÊS CORTES DA SILVA
DATA: 27/08/2024
HORA: 14:30
LOCAL: A definir
TÍTULO: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E AUTONOMIA NO ENSINO DE LÍNGUA INGLESA: uma autoetnografia
PALAVRAS-CHAVES: inteligência artificial; autonomia; língua inglesa; autoetnografia.
PÁGINAS: 72
GRANDE ÁREA: Ciências Humanas
ÁREA: Educação
RESUMO:

O desenvolvimento contínuo das tecnologias de inteligência artificial tem suscitado debates em diferentes setores da sociedade, incluindo o campo da Educação. No que diz respeito à Educação Básica, as pesquisas têm se voltado para a personalização da aprendizagem, processos de tomada de decisão e desenvolvimento de currículo (Vicari et al., 2023). O interesse pelas práticas pedagógicas com o uso de inteligência artificial é um campo em ascensão. A inteligência artificial tem sido integrada em meu cotidiano de professora de língua inglesa na educação básica pública sergipana sob um viés multimodal, sendo tal integração impulsionada pelos desafios do retorno às aulas presenciais pós-pandemia de covid-19 (Paiva, 2021). A possibilidade de o professor fazer ciência a partir de sua própria sala de aula oferece uma perspectiva única e contribui para ampliar o conhecimento acerca do uso de tecnologias digitais. Neste contexto, surge esta pesquisa qualitativa de natureza interpretativa, caracterizada como autoetnografia. O objetivo geral é analisar a relação entre inteligência artificial, educação e autonomia por meio de narrativas teorizadas da minha trajetória no ensino de língua inglesa. Fruto da junção da autobiografia com a etnografia, a autoetnografia permite ao pesquisador estudar e interpretar experiências autobiográficas para compreender relações culturais (Chang, 2008) e tem se afirmado como sólida metodologia em pesquisas dedicadas ao ensino de língua inglesa, a exemplo das de Pardo (2018), Mulik (2021) e Silva (2022). O estudo se orienta em torno de três temáticas: inteligência artificial (Russel e Norvig, 2010; Vicari et al., 2023), educação (Freire, 1970; Hooks, 2013; Boa Sorte e Vicentini, 2020; Kalantizis, Cope, Pinheiro, 2023) e autonomia (Freire, 1997; Benson e Huang, 2008; Paiva, 2009). A aplicação do método autoetnográfico é baseada em Adams, Jones e Ellis (2018); Chang (2008). As etapas de geração, análise e interpretação de dados são fundamentadas em Chang (2008) e Macedo (2015).

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 2941506 - ACASSIA DOS ANJOS SANTOS ROSA
Externo à Instituição - GILDETE CECILIA NERI SANTOS TELES
Externo à Instituição - GILSON PEREIRA DOS SANTOS DOS JÚNIOR
Presidente - 2583406 - PAULO ROBERTO BOA SORTE SILVA
Interno - 1316614 - SIMONE DE LUCENA FERREIRA