Inteligência artificial generativa e autorregulação da aprendizagem no ensino superior equatoriano: rumo a uma metacognição aumentada
Palavras-chave:
Inteligência artificial generativa; autorregulação da aprendizagem; ensino superior; metacognição aumentada; aprendizagem autônomaResumo
Introdução: A inteligência artificial generativa tem sido incorporada progressivamente ao ensino superior, transformando as formas como os estudantes buscam informações, organizam tarefas, solucionam dúvidas e refletem sobre sua própria aprendizagem. Este artigo teve como objetivo analisar a relação entre o uso da inteligência artificial generativa e a autorregulação da aprendizagem em estudantes do ensino superior equatoriano, considerando suas contribuições, limitações e possibilidades para o desenvolvimento de uma metacognição aumentada. Materiales e metodos: A pesquisa foi desenvolvida a partir de uma abordagem quantitativa, com alcance descritivo-correlacional e desenho não experimental transversal. A amostra foi composta por 180 estudantes universitários equatorianos, aos quais foi aplicado um questionário do tipo Likert organizado em dimensões de uso acadêmico da IA, planejamento, monitoramento, retroalimentação, avaliação metacognitiva e risco de dependência tecnológica. Os resultados evidenciaram uma relação positiva entre o uso da IA generativa e as dimensões da autorregulação, especialmente na retroalimentação e melhoria, no monitoramento da compreensão e no planejamento da aprendizagem. No entanto, também foi identificado um risco médio de dependência tecnológica, associado ao uso acrítico de respostas automatizadas. Conclui-se que a IA generativa não substitui a autorregulação do estudante, mas pode ampliá-la quando utilizada com orientação docente, pensamento crítico e critérios éticos, favorecendo uma metacognição aumentada no ensino superior.
Referências
Anders, A. D., & Speltz, E. D. (2025). Developing generative AI literacies through self-regulated learning: A human-centered approach. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 100482. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100482
Baek, C., Tate, T., & Warschauer, M. (2024). “ChatGPT seems too good to be true”: College students’ use and perceptions of generative AI. Computers and Education: Artificial Intelligence, 7, 100294. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100294
Buele, J., Sabando-García, Á. R., Sabando-García, B. J., & Yánez-Rueda, H. (2025). Ethical use of generative artificial intelligence among Ecuadorian university students. Sustainability, 17(10), 4435. https://doi.org/10.3390/su17104435
Chan, C. K. Y., & Hu, W. (2023). Students’ voices on generative AI: Perceptions, benefits, and challenges in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, 43. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00411-8
Chiu, T. K. F. (2024). A classification tool to foster self-regulated learning with generative artificial intelligence by applying self-determination theory: A case of ChatGPT. Educational Technology Research and Development, 72, 2401–2416. https://doi.org/10.1007/s11423-024-10366-w
Crompton, H., & Burke, D. (2023). Artificial intelligence in higher education: The state of the field. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, 22. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00392-8
Dahri, N. A., Yahaya, N., Al-Rahmi, W. M., Aldraiweesh, A., Alturki, U., Almutairy, S., Shutaleva, A., & Soomro, R. B. (2024). Extended TAM based acceptance of AI-powered ChatGPT for supporting metacognitive self-regulated learning in education: A mixed-methods study. Heliyon, 10(22), e40051. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e40051
De Mooij, S., Lämsä, J., Lim, L., & others. (2025). A systematic review of self-regulated learning through integration of multimodal data and artificial intelligence. Educational Psychology Review, 37, 54. https://doi.org/10.1007/s10648-025-10028-0
Deng, R., Jiang, M., Yu, X., Lu, Y., & Liu, S. (2024). Does ChatGPT enhance student learning? A systematic review and meta-analysis of experimental studies. Computers & Education, 105224. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105224
Hadinejad, N., Sperling, K., & McGrath, C. (2025). Generative AI chatbots in higher education: Student experiences and perceived ethical challenges. Computers and Education Open, 8, 100311. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2025.100311
Jin, S. H., Im, K., Yoo, M., Roll, I., & Seo, K. (2023). Supporting students’ self-regulated learning in online learning using artificial intelligence applications. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, 37. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00406-5
Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., & others. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
Kay, J. (2023). Foundations for human-AI teaming for self-regulated learning with explainable AI (XAI). Computers in Human Behavior, 147, 107848. https://doi.org/10.1016/j.chb.2023.107848
Lan, M., & Zhou, X. (2025). A qualitative systematic review on AI empowered self-regulated learning in higher education. Science of Learning, 10, 21. https://doi.org/10.1038/s41539-025-00319-0
Lee, H. Y., Chen, P. H., Wang, W. S., Huang, Y. M., & Wu, T. T. (2024). Empowering ChatGPT with guidance mechanism in blended learning: Effect of self-regulated learning, higher-order thinking skills, and knowledge construction. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21, 16. https://doi.org/10.1186/s41239-024-00447-4
Lo, C. K. (2023). What is the impact of ChatGPT on education? A rapid review of the literature. Education Sciences, 13(4), 410. https://doi.org/10.3390/educsci13040410
McDonald, N., Johri, A., Ali, A., & Hingle, A. (2025). Generative artificial intelligence in higher education: Evidence from an analysis of institutional policies and guidelines. Postdigital Science and Education. https://doi.org/10.1007/s42438-025-00523-2
Ouyang, F., & Jiao, P. (2021). Artificial intelligence in education: The three paradigms. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100020. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100020
Shi, J., Liu, W., & Hu, K. (2025). Exploring how AI literacy and self-regulated learning relate to student writing performance and well-being in generative AI-supported higher education. Behavioral Sciences, 15(5), 705. https://doi.org/10.3390/bs15050705
Shuhaiber, A., Kuhail, M. A., & Salman, S. (2024). ChatGPT in higher education: A student’s perspective. Computers in Human Behavior Reports, 16, 100565. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2024.100565
Strzelecki, A. (2024). Students’ acceptance of ChatGPT in higher education: An extended unified theory of acceptance and use of technology. Innovative Higher Education, 49, 223–245. https://doi.org/10.1007/s10755-023-09686-1
Wang, H., Dang, A., Wu, Z., & Mac, S. (2024). Generative AI in higher education: Seeing ChatGPT through universities’ policies, resources, and guidelines. Computers and Education: Artificial Intelligence, 7, 100326. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100326
Wang, W. S., Lin, C. J., Lee, H. Y., Huang, Y. M., & Wu, T. T. (2025). Enhancing self-regulated learning and higher-order thinking skills in virtual reality: The impact of ChatGPT-integrated feedback aids. Education and Information Technologies, 30, 19419–19445. https://doi.org/10.1007/s10639-025-13557-x
Xia, Q., Liu, Q., Tlili, A., & Chiu, T. K. F. (2025). A systematic literature review on designing self-regulated learning using generative artificial intelligence and its future research directions. Computers & Education, 105465. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2025.105465
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education: Where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16, 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-017
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2026 Sergio Guzman García Sanclemente, Leslie Verónica Orellana Márquez, Lucía García Chávez, Vania Naneth Orellana Márquez, Efraín Asdrúbal Sánchez Jaramillo
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Esta revista proporciona un acceso abierto inmediato a su contenido, basado en el principio de que ofrecer al público un acceso libre a las investigaciones ayuda a un mayor intercambio global de conocimiento. Cada autor es responsable del contenido de cada uno de sus artículos. Los artículos pueden ser inéditos o estar disponibles previamente en servidores de preprints reconocidos por la revista. Sin embargo, no se permite la duplicación de la publicación o traducción de un artículo ya publicado en otra revista o como capítulo de un libro.
This journal provides immediate open access to its content, based on the principle that providing the public with free access to research supports a greater global exchange of knowledge. Each author is responsible for the content of each of their articles. Articles may be previously unpublished or available on preprint servers recognized by the journal. However, duplication of publication or translation of an article already published in another journal or as a book chapter is not permitted.
Esta revista oferece acesso aberto imediato ao seu conteúdo, com base no princípio de que oferecer ao público acesso gratuito à pesquisa contribui para um maior intercâmbio global de conhecimento. Cada autor é responsável pelo conteúdo de cada um de seus artigos. Os artigos poderão ser inéditos ou estar previamente disponíveis em servidores de preprints reconhecidos pela revista. No entanto, não é permitida a duplicação de publicação ou tradução de artigo já publicado em outro periódico ou como capítulo de livro.
Universidad de Oriente 