Modelos pedagógicos de respostas automatizadas multimodais para a aprendizagem de estudantes universitários em ambientes inteligentes
Palavras-chave:
modelos pedagógicos, respostas multimodais, inteligência artificial, ambientes inteligentes, educaçãoResumo
Introdução: Este artigo apresenta uma revisão sistemática de modelos pedagógicos de resposta multimodal automatizada em ambientes educacionais inteligentes, com o objetivo de identificar as tendências, os avanços e os desafios mais relevantes na aplicação da inteligência artificial (IA) ao ensino universitário. Materiais e métodos: Vinte artigos publicados entre 2020 e 2025 foram selecionados em diversas bases de dados acadêmicas, e as abordagens tecnológicas e pedagógicas empregadas foram analisadas. Os resultados sugerem que a IA multimodal tem grande potencial para aprimorar a interação e a personalização da aprendizagem; no entanto, foram identificados desafios relacionados à ética, à acessibilidade e à adaptação do sistema a diferentes contextos educacionais. Resultados: Os achados desta revisão fornecem insights críticos para futuras pesquisas e práticas na implementação de IA em ambientes educacionais. Discussão: Os modelos pedagógicos de resposta multimodal automatizada representam uma evolução significativa no ensino universitário em ambientes inteligentes. Sua capacidade de personalizar, emocionar e interagir em múltiplas dimensões sensoriais abre novas possibilidades para uma aprendizagem mais eficaz, inclusiva e humana. No entanto, sua implementação requer um equilíbrio rigoroso entre inovação tecnológica, ética educacional e fundamento pedagógico. Diferentemente de modelos clássicos como o behaviorismo ou a abordagem baseada em competências, os modelos atuais permitem feedback em tempo real, adaptado ao perfil do aluno. Conclusões: A revisão sistemática realizada demonstra que modelos pedagógicos baseados em respostas multimodais automatizadas constituem uma inovação disruptiva na aprendizagem universitária, especialmente quando implementados em ambientes inteligentes. Esses modelos permitem uma interação mais rica, responsiva e adaptativa entre o sistema e o aluno, facilitando experiências de aprendizagem personalizadas, emocionalmente conscientes e centradas no usuário.
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