Banca de Qualificação - LUZIANE DA COSTA CARVALHO

Com o avanço das tecnologias educacionais, especialmente os modelos de linguagem natural, emergem novas possibilidades de apoio ao processo de aprendizagem, exigindo maior compreensão sobre como os estudantes utilizam esses recursos, com que intencionalidade e com quais implicações emocionais e cognitivas. Partindo da perspectiva de que a metacognição envolve a capacidade de refletir, planejar, monitorar e avaliar o próprio processo de aprendizagem, e que as emoções influenciam diretamente a motivação e o desempenho acadêmico, a pesquisa busca identificar possíveis correlações entre esses dois aspectos no uso de IA generativa. O objetivo geral da pesquisa é investigar como se articulam os níveis de consciência metacognitiva e as emoções acadêmicas de motivação e frustração durante o processo de aprendizagem de programação no ensino superior, com e sem o uso de inteligência artificial generativa. Para isto, será aplicado o Inventário de Consciência Metacognitiva (MAI) no início do semestre, com o objetivo de identificar os níveis de metacognição dos estudantes e possíveis mudanças na percepção que os estudantes têm sobre seus próprios processos de aprendizagem ao longo do período letivo. Em paralelo, serão mapeadas as emoções acadêmicas de motivação e frustração expressas pelos participantes durante a realização de atividades com apoio de inteligência artificial generativa e em situações tradicionais de aprendizagem, sem o uso dessas tecnologias. A pesquisa adota abordagem metodológica mista, articulando dados quantitativos e qualitativos (registros reflexivos e anotações realizadas durante as interações). A análise integrará procedimentos estatísticos e análise de conteúdo temática. Espera-se compreender como diferentes perfis metacognitivos e emocionais se relacionam com a motivação e o desempenho dos estudantes no contexto do ensino superior em programação. Os resultados poderão subsidiar práticas pedagógicas mais sensíveis aos aspectos cognitivos que incluem a IA e afetivos da aprendizagem, além de orientar o desenvolvimento de recursos educacionais adaptativos, com base em evidências empíricas.

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