Governança e Aplicação de Inteligência Artificial Generativa no Ensino de Filosofia: Modelo de Inovação Pedagógica e Formação Docente

Abstract

PERGUNTA DE PESQUISA E TESE CENTRAL Pergunta de Pesquisa: Em que medida um modelo de linguagem de grande escala (LLM de 8B parâmetros) executado localmente em hardware de baixo custo, associado a um protocolo pedagógico de auditoria hermenêutica em três camadas, é capaz de identificar e refutar erros conceituais no ensino de Filosofia, e como essa arquitetura se traduz em autonomia docente?Tese Central: A eficácia da inteligência artificial generativa na educação humanística não reside na capacidade autônoma do algoritmo, mas na sinergia instrucional entre a máquina e o especialista; quando mediada por uma Matriz de Auditoria em 3 Camadas fundamentada na didática da Filosofia, uma LLM local de porte médio atua como dispositivo eficaz de refutação hermenêutica e desenvolvimento de letramento digital crítico. PARTE I: RESULTADOS DE BANCADA E VALIDAÇÃO LABORATORIAL (CONCLUÍDA) Objetivo daFase: Mapear o estado da arte, ancorar tecnicamente a escolha do modelo e avaliar experimentalmente a taxa de detecção e refutação de erros conceituais de um modelo LLM local frente a um braço de controle.Escopo e Limites: Estudo exploratório de bancada restrito ao ambiente controlado do LENFI/UFSCar (N = 15 cenários de estresse).Os percentuais reportados refletem o desempenho do sistema integrado (Especialista + LLM) e possuem caráter preliminar. Revisão Sistemática (PRISMA) e Análise CríticaA busca sistemática ocorreu entre as bases SciELO, BDTD, LA Referencia, Scopus, ERIC e Google Acadômico.A consulta utilizou os operadores booleanos: ("Generative AI" OR "Artificial Intelligence" OR "ChatGPT" OR "LLM") AND ("Philosophy" OR "Humanities") AND ("Education" OR "Pedagogy" OR "Didactics").A amplitude controlada dos termos resultou em 315 registros iniciais, volume decorrente do filtro estrito por interseção direta entre Filosofia e IA.Após a remoção de 63 duplicatas, 252 resumos foram analisados em dupla cega por dois pareceristas (Kappa de Cohen = 0,88).Aplicando os critérios de inclusão (estudos a partir de 2023, revisão por pares e relatórios institucionais da UNESCO), 31 textos foram lidos na íntegra, resultando em 11 estudos selecionados.A análise metodológica do corpus seguiu as três fases da Análise de Conteúdo de Bardin (2016): Pré-análise: Leitura flutuante e constituição do corpus de 11 estudos.Exploração do material: Codificação das unidades de registro em três eixos temáticos. Tratamento dos resultados e interpretação