INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO ENSINO DE FÍSICA: FERRAMENTAS PARA INOVAÇÃO EDUCACIONAL

Abstract

Esta pesquisa tem como objetivo analisar como a Inteligência Artificial (IA) e outras tecnologias educacionais, como sistemas de recomendação, metodologias ativas e simuladores virtuais, podem ser utilizadas de forma complementar para modernizar o ensino de Física, promovendo uma aprendizagem mais dinâmica, personalizada e significativa. Fundamentada teoricamente em autores como Nogueira (2023), Moreira (2018) e Bardin (2011), a pesquisa qualitativa baseia-se na análise de casos para identificar vantagens, desafios e perspectivas dessas inovações. A investigação revela que a IA pode personalizar a aprendizagem e otimizar o ensino, superando desafios como capacitação docente e infraestrutura tecnológica. Metodologias ativas, como a Aprendizagem Baseada em Problemas (ABP) e a Sala de Aula Invertida, mostraram-se eficazes para engajar os alunos e desenvolver habilidades críticas, enquanto ferramentas como o Easy YouTube (EYT) e simuladores virtuais, como o Physics Education Technology (PhET), diversificam conteúdos e facilitam a compreensão de conceitos complexos. O texto está estruturado em quatro partes principais: a primeira apresenta os conceitos de IA e metodologias ativas; a segunda discute o papel dos sistemas de recomendação e a eficácia dos simuladores virtuais; a terceira analisa as possíveis transformações no ensino de Física com base nas tecnologias exploradas; e, por fim, a quarta parte discute as condições necessárias para a implementação efetiva dessas ferramentas, com destaque para a formação docente e a infraestrutura escolar. Conclui-se que a integração entre inovação tecnológica e práticas pedagógicas configura um caminho promissor para transformar o ensino de Física no século XXI.