Didactic design of geometry classes supported by ChatGPT: a study from the Onto-semiotic Approach
Keywords:
Artificial Intelligence, geometry, Basic EducationAbstract
Introduction: Integrating Artificial Intelligence (AI) into geometry teaching in Basic Education presents challenges and opportunities to overcome traditional methodologies and foster a deeper conceptual understanding. This study aimed to analyze and substantiate the design of geometry lessons supported by ChatGPT, using the Didactic Suitability criteria of the Onto-Semiotic Approach (OSA) as a framework. Materials and methods: This qualitative, descriptive-documentary research was complemented by a planned field study with pre-service teachers. A comprehensive literature review was conducted on mathematics education, the OSA, Didactic Suitability, and the use of AI in the classroom. Results: The analysis based on the dimensions of Didactic Suitability (epistemic, cognitive, interactional, mediational, affective, and ecological) is expected to reveal improvements in the coherence of lesson designs, the quality of interactions, and student motivation. A detailed 17-phase procedure for analyzing AI-mediated lessons is proposed. Discussion: Didactic Suitability is consolidated as a comprehensive analytical tool for critically evaluating the use of AI, understood not as a substitute for the teacher, but as a semiotic mediator that enriches mathematical practices. Conclusions: It is concluded that the reflective integration of AI, grounded in the EOS (Educational and Social Approach), favors the design of more coherent and meaningful geometry lessons, contributing to the strengthening of teacher training and opening new lines of empirical research.
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