CONVERGÊNCIAS EDUCACIONAIS: NEUROAPRENDIZAGEM E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Resumo

Recursos assistidos por inteligência artificial com aplicações educacionais, têm atraído cada vez mais atenção em escala global. Embora esses recursos, integrados aos princípios da aprendizagem, tenham potencial transformador, ainda existe uma lacuna quanto à articulação com a inteligência artificial. Assim, este estudo tem o objetivo de descrever o perfil da neuroaprendizagem atrelado a inteligência artificial, suas aplicações e desafios. Método: uma revisão de escopo foi conduzida, com artigos publicados nos últimos quatro anos (2022-2025), com buscas realizadas nas bases da SciELO, Science Direct, Pubmed/NCBI. A combinação mnemônica PCC (População, Contexto, Conceito) foi utilizada para definir a questão norteadora da pesquisa e o checklist Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses for Scoping Reviews (PRISMA-ScR). Resultados: Foram incluídos 23 artigos que atenderam aos critérios pré-estabelecidos e, após analisar conteúdos convergentes da inteligência artificial e neuroaprendizagem, verifica-se notória importância dos efeitos de estratégias entre dinâmica cognitiva e pedagógica, para personalização do ensino. Considerações finais: os efeitos da neuroaprendizagem e neuroplasticidade, podem ser ainda mais aprimorados por inteligência artificial. Entender como o cérebro processa, retém e utiliza informações favorece o desempenho de sistemas de aprendizagem adaptativos, otimiza estratégias educacionais, promove personalização e protagonismo do aluno. Essas mudanças trazem desafios éticos, como privacidade de dados, vieses da IA e qualidade educacional, exigindo colaboração interdisciplinar e compromisso com valores educacionais.