Apresentação

A crescente integração da inteligência artificial e da robótica educativa nos contextos escolares coloca novos desafios às práticas pedagógicas, exigindo que os docentes desenvolvam competências que lhes permitam utilizar estas tecnologias de forma crítica, ética e pedagogicamente fundamentada. Os robôs sociais, como o Misty ou o humanoide NAO, associados a sistemas de inteligência artificial, possibilitam a criação de ambientes de aprendizagem interativos, personalizados e centrados no aluno, promovendo o desenvolvimento de competências STEM (Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática), bem como competências transversais como o pensamento crítico, a resolução de problemas, a criatividade e o pensamento computacional. Os robôs sociais, incluindo os humanoides, destacam-se pela sua capacidade de interação, comunicação e mediação pedagógica. A ação beneficia da experiência adquirida em contextos de colaboração internacional, nomeadamente no âmbito de projetos Erasmus+, integrando práticas pedagógicas testadas e adaptadas a uma abordagem mais abrangente, interdisciplinar e orientada para a inovação educativa. Investigação recente na área da inteligência artificial na educação evidencia o seu potencial para transformar os processos de ensino e aprendizagem, reforçando a necessidade de capacitar os docentes para uma integração pedagógica consciente e fundamentada destas tecnologias.

Destinatários

Educadores de Infância e Professores dos Ensinos Básico e Secundário

Releva

Para os efeitos previstos no n.º 1 do artigo 8.º, do Regime Jurídico da Formação Contínua de Professores, a presente ação releva para efeitos de progressão em carreira de Educadores de Infância e Professores dos Ensinos Básico e Secundário. Para efeitos de aplicação do artigo 9.º, do Regime Jurídico da Formação Contínua de Professores (dimensão científica e pedagógica), a presente ação não releva para efeitos de progressão em carreira.

Objetivos

- Explorar o potencial pedagógico dos robôs sociais e da inteligência artificial - Desenvolver competências na utilização pedagógica de robôs sociais como o NAO ou outros - Conceber cenários de aprendizagem interdisciplinares (STEM e outras áreas) - Integrar metodologias ativas centradas no aluno - Implementar cenários em contexto real com alunos - Recolher e analisar evidências de aprendizagem - Refletir criticamente sobre a prática pedagógica desenvolvida

Conteúdos

Módulo 1 – Enquadramento pedagógico e tecnológico (2h) Perfil dos Alunos e Aprendizagens Essenciais IA na educação: potencialidades e desafios Módulo 2 – Exploração Funcional e Programação (6h) Características e Potencial do Hardware Modelo de Programação (Choregraphe, outro) Sistemas de Movimento e Sensores Perceção e Resposta Audiovisual Módulo 3 – Inteligência Artificial (5h) Sistemas de diálogo e interação com IA Aplicação na educação Ética, segurança e uso responsável Módulo 4 – Conceção de cenários (7h) Estrutura de cenários de aprendizagem Integração curricular interdisciplinar Inclusão e diferenciação pedagógica Módulo 5 – Implementação e avaliação (5h) Aplicação em contexto real Recolha de evidências Reflexão crítica e melhoria da prática

Metodologias

Presencial: A ação assenta numa abordagem ativa, colaborativa e experiencial, privilegiando a aprendizagem baseada na prática (learning by doing). Os formandos desenvolvem atividades práticas com o robô NÃO ou outro robô social e ferramentas de inteligência artificial, trabalhando em pequenos grupos na conceção de cenários de aprendizagem aplicáveis ao seu contexto educativo. Trabalho Autónomo: O trabalho autónomo centra-se na implementação do cenário em contexto real com alunos, na recolha de evidências e na reflexão crítica sobre a prática, seguindo uma metodologia de investigação-ação.

Avaliação

A avaliação dos formandos realiza-se de acordo com o regime jurídico da formação contínua de professores, Despacho n.º 4595/2015., na escala de 1 a 10 valores. Critérios de avaliação: • Participação e envolvimento nas sessões (30%) o Qualidade das intervenções o Colaboração e trabalho em grupo o Realização das tarefas propostas • Trabalho de aplicação (50%) o Qualidade do cenário desenvolvido o Integração da robótica e da IA o Adequação ao contexto educativo o Implementação com alunos • Reflexão crítica individual (20%) o Capacidade de análise da prática o Fundamentação pedagógica o Identificação de melhorias

Bibliografia

Direção-Geral da Educação. (2017). Perfil dos alunos à saída da escolaridade obrigatória.Redecker, C. (2017). European framework for the digital competence of educators: DigCompEdu. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/159770European Commission. (2022). Ethical guidelines on the use of artificial intelligence (AI) and data in teaching and learning for educators. Publications Office of the European Union. https://data.europa.eu/doi/10.2766/153756Goos, M., & Carreira, S. (2025). Interdisciplinary STEM education. https://doi.org/10.1007/s11858-023-01533-zLigeiro, C., Jacinto, H., & Piedade, J. (2024). Desenvolvimento do pensamento computacional e do raciocínio geométrico no 7.º ano: Resultados de uma experiência de ensino. Quadrante, 33(2), 151–192. https://doi.org/10.48489/quadrante.37328

Formador

Idalina Maria Gomes da Silva

Cristina Maria Cardoso Ligeiro

Cronograma