Integração da Inteligência Artificial Generativa ao Problem- Based Learning no Ensino Superior: um Design Science para Apoio à Prática Docente

Abstract

A expansão recente de ferramentas de Inteligência Artificial Generativa (GenAl) no ensino superior tem ampliado seu uso por estudantes e intensificado desafios pedagógicos, éticos e institucionais relacionados ao planejamento e à condução de atividades de ensino. Nesse contexto, esta dissertação investiga como a GenAl pode dar suporte a professores universitários na adoção de metodologias ativas, com foco no Problem-Based Learning (PBL), tendo como objetivo apoiar a prática docente por meio de orientações pedagógicas estruturadas para o planejamento e a condução de atividades educacionais. Para isso, a pesquisa adota a abordagem de Design Science Research, organizada em um ciclos de (1) diagnóstico, (2) planejamento, (3) intervenção, (4) avaliação e (5) reflexão, Como resultado, foram concebidos e desenvolvidos dois artefatos educacionais: (i) um guideline voltado a orientar docentes na condução de atividades de PBL com suporte de GenAl e (ii) um chatbot tutor destinado ao apoio pedagógico ao professor. A avaliação dos artefatos foi realizada por meio de revisão por especialistas, combinando análise qualitativa de feedback e uma etapa automatizada baseada em LLM-as-a-Judge, com critérios explícitos e verificações adicionais para mitigar vieses e instabilidades de julgamento. Os resultados indicam que o guideline contribui para a clareza e a aplicabilidade das orientações propostas, enquanto o chatbot oferece apoio operacional e consultivo ao docente. Conclui-se que a combinação de orientação pedagógica estruturada e suporte conversacional baseado em conhecimento pode reduzir barreiras de adoção e favorecer práticas mais transparentes e responsáveis no uso da GenAl no ensino superior.