Artificial Intelligence and Education: The Shift Between Instrumental and Communicative Rationalities

Authors

DOI:

https://doi.org/10.56117/resbenq.2026.v7.e072626

Keywords:

Education, Technology, Rationality

Abstract

This article aims to explore the relationship between Artificial Intelligence (AI) and the forms of rationality, instrumental and communicative, proposed by Jürgen Habermas in his work *The Theory of Communicative Action* (Volumes 1 and 2). Instrumental rationality focuses on efficiency and control, predominant in modern technologies, whereas communicative rationality centers on mutual understanding, dialogue, and consensus. Accordingly, this study is a theoretical essay employing a qualitative approach and a theoretical-bibliographic methodology. As a dominant technology in the contemporary landscape, particularly within industries, Artificial Intelligence reflects cognitive-instrumental rationality, given that it is designed to optimize processes, predict behaviors, and enhance efficiency. However, this instrumental dominance raises ethical and social concerns, especially in the realms of education and social automation, where AI risks dehumanizing interactions and reinforcing inequalities. Conversely, the findings also reveal that AI holds the potential to foster communicative rationality by facilitating dialogue and cooperation in educational and professional settings, provided it is developed and applied based on principles of communicative rationality and in a critical, ethical manner. In this context, the article offers a critical analysis of AI development and application, highlighting the need to move beyond the logic of efficiency and adopt a perspective that values ​​communication, understanding, and equity. Thus, AI shifts from being merely a technical instrument to becoming a tool oriented toward ethical and social goals, fostering interactions that are more human and participatory.

Author Biographies

Adriely Reis Pereira, Universidade do Estado do Amazonas, UEA

Graduada em 2024 pela Universidade do Estado do Amazonas (UEA) no curso de Licenciatura em Ciências Biológicas, Mestre em Educação em Ciências na Amazônia, também pela UEA. Possui experiência em monitoria acadêmica, pesquisa científica e administração, com ênfase em biologia molecular, genética, histologia e educação. Participou ativamente de projetos e eventos acadêmicos, como o XV Encontro Nacional de Pesquisa em Educação em Ciências (ENPEC), apresentando uma comunicação oral sobre ''Tecnologias Digitais na Formação de Professores de Ciências: Desafios e Oportunidades''. Também integrou a comissão organizadora do XIII Simpósio de Educação em Ciências na Amazônia e atuou como ouvinte e participante em cursos como o Programa de Formação de Professores de Alta Performance em Inteligência Artificial e minicursos sobre análise de dados qualitativos. Seu interesse está voltado para a investigação e análise dos processos de ensino e aprendizagem por meio de tecnologias e ferramentas de inteligência artificial, com foco nos desafios na área da Educação em Ciências.

Maria Clara Silva-Forsberg , Universidade do Estado do Amazonas, UEA

Professora Titular da Universidade do Estado do Amazonas - UEA, com Licenciatura em Ciências Biológicas pela Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC, Mestrado em Ecologia, área de pesquisa em Ecologia Humana no Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia - INPA, Doutorado em Ciências Ambientais (Environmental Science, School of Public and Environmental Affairs - SPEA) - Indiana University. Foi Professora Assistente no Departamento de Biologia da UFSC 1984-1993; Professora Visitante da Universidade Federal do Amazonas,UFAM, e do Center for Sustainable Development pela Boston University, na Costa Rica, América Central -1999 -2001. Atua na área de manejo e gestão de recursos naturais voltado ao desenvolvimento sustentável: Uso e cobertura da terra; Biodiversidade e invasão biológica; Ecologia Humana de comunidades tradicionais; Interculturalidade, Cognição e Formação de Professores indígenas. Coordenou os Estudos Estratégicos do Projeto Manejo dos Recursos Naturais da Várzea - PróVarzea/PPG7: 2003 - 2005; e Rede Amazônica de Unidades de Conservação, Fundação Moore/SDS/FDB, 2008-09. Foi Coordenadora Geral de Pós-graduação- CPG/ PROPESP/UEA, 2013-2016; e coordenou o Programa de Mestrado Acadêmico em Educação em Ciências na Amazônia -PPGEEC- 2021-2023. Atualmente é Professora Titular da Universidade do Estado do Amazonas na Coordenação de Ciências Biológicas, Laboratório de Ecologia Aplicada; Docente permanente do Mestrado em Educação em Ciências na Amazônia (PPGEEC) e do Doutorado em Rede (REAMEC) em Educação em Ciências e Matemática na Amazônia PPGECEM.

References

Andrade Junior, C. M. de. (2023). Evolução das tecnologias e sistemas de informação: o sucesso da Amazon e suas implicações estratégicas para a sustentabilidade e diferenciação empresarial. Revista Ibero-Americana De Humanidades, Ciências E Educação, 9(8), 1988–1996. https://doi.org/10.51891/rease.v9i8.11023

Barreto, L., Monteiro, E., Leitão, G., Bentes, T., & Barreto, R. (2020). Mineração de Dados Educacionais a partir da Interação de Alunos com uma Plataforma Educacional. In Anais do XXXI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, (pp. 1052-1061). Porto Alegre: SBC. https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2020.1052

Baumgratz, H. C. M., & dos Santos, R. O. (2024). Além da tecnologia: ética e responsabilidade na era da inteligência artificial. Revista Contemporânea, 4(2), e3368. https://doi.org/10.56083/RCV4N2-076

Bravo-Fuentes, P. (2025). Inteligencia artificial Vs creatividad musical, ¿sustituto o complemento?. Música Hodie, 23. https://doi.org/10.5216/mh.v23.77167 (Trabalho original publicado em 2023)

Brum, Y. K., Malta, D. P. de L. N., Pereira, G. S., Barros, J. R. M. de, & Araújo, K. do N. (2024). O impacto do uso da inteligência artificial nos processos de ensino e aprendizagem. Revista Ilustração, 5(5), 101–108. https://doi.org/10.46550/ilustracao.v5i5.334

Campos, V. E. (2018). Inteligência Artificial e a dinâmica do poder global: uma influência recíproca. ÎANDÉ: Ciências e Humanidades, 2(1), 164-179. https://doi.org/10.36942/iande.v2i1.51

Cruz, K. R. da., Toledo, R. da S., Oliveira, A. S. de., Almeida, J. K. da S. T. de., Moreira, A. M., & Gandin, L. R. A. (2023). IA na sala de aula: como a Inteligência Artificial está redefinindo os métodos de ensino. Rebena - Revista Brasileira De Ensino E Aprendizagem, 7, 19–25. Recuperado de https://rebena.emnuvens.com.br/revista/article/view/128

Duque, R. de C. S., Monteiro, R. R., de Oliveira Filho, F. L. C., Loureiro, V. J. S., do Nascimento, I. J. B. M. F., Placido, R. L., da Silva, C. J., da Silva, J. M., Saraiva, M. do S. G., & Silva, A. M. de B. (2023). Formação de professores para o uso de tecnologia: a inteligência artificial (IA) e os novos desafios da educação. Caderno Pedagógico, 20(2), 838–852. https://doi.org/10.54033/cadpedv20n2-010

Franco, M. (2024). Qual É o Papel da Ética Na Ética da Inteligência Artificial?. Kínesis-Revista de Estudos dos Pós-Graduandos em Filosofia, 15(39), 276-299. https://doi.org/10.36311/1984-8900.2023.v15n39.p276-299

Franqueira, A. da S., Souza, E. G. de, Silva, E. M. da, Almeida, G. A. de, Marcondes, P., Santos, R. F. dos, Carrijo, T. S., & Gomes, W. T. (2024). Inteligência artificial na educação: tendências atuais e perspectivas futuras. Caderno Pedagógico, 21(5), e4148. https://doi.org/10.54033/cadpedv21n5-034

Guerra, A. de L. e R., Silva, A. B. da, Melo, N. J. G. de, Lacerda Júnior, O. da S., Brasil, M. M., Joerke, G. A. O., & Costa, W. L. (2024). Inteligência artificial: a revolução tecnológica do século XXI. Revista Caribeña - QUALIS B1, 13(5), e3915. https://doi.org/10.55905/rcssv13n5-009

Habermas, J. (1984). Teoria da Ação Comunicativa: Racionalidade da Ação e Racionalização Social (Vol. 1). Martins Fontes.

Habermas, J. (1987). Teoria da Ação Comunicativa: Sobre a Crítica da Razão Funcionalista (Vol. 2). Martins Fontes.

Linhares, V. D., da Silva, R. S. D. S., Alves, D. A. F., da Silva, C. C. B., Borges, C. A., de Bessa Arantes, S., ... & Guizzetti, R. A. (2024). Integração da Inteligência Artificial no Ensino de Biologia a Distância. Missioneira, 26(1), 241-249. https://doi.org/10.46550/kj4qx578

Machado, L. R. de S. (2024). Tecnoética, Inteligência Artificial e Educação Profissional e Tecnológica. Revista Brasileira Da Educação Profissional E Tecnológica, 2(24), e17712. https://doi.org/10.15628/rbept.2024.17712

Mazzei, M. A., & Ryngelblum, A. L. (2024). O aprendizado de máquina no contexto da competição das lógicas de padronização e personalização da atenção à saúde. International Journal of Scientific Management and Tourism, 10(3), e904. https://doi.org/10.55905/ijsmtv10n3-008

Neto, F. E. T. (2022). Algoritmos computacionais e a eficácia das normas financeiras. Revista Controle-Doutrina e Artigos, 20(1), 380-398. https://doi.org/10.32586/rcda.v20i1.748

Oliveira, A. S. F., Isotani, S., & Pinto, I. I. B. S. (2023). Tecnologia Educacional na era da IA: explorando a aplicação de sistemas tutores inteligentes nas diferentes áreas do saber. Tecnologias, Sociedade E Conhecimento, 10(2), 68-101. https://doi.org/10.20396/tsc.v10i2.18367

Pinheiro, W. S. (2024). O uso de inteligência artificial no contexto empresarial: um estudo sobre a IA nas práticas de RH e de desenvolvimento humano. Revista Foco, 17(5), e5190. https://doi.org/10.54751/revistafoco.v17n5-136

Pinheiro, W. S., & Valente, E. A. T. (2024). Inteligência Artificial na Educação: Entre a Inovação Tecnológica e o Desafio Ético. Revista Políticas Públicas & Cidades, 13(2), e1257. https://doi.org/10.23900/2359-1552v13n2-255-2024

Rios, R. R., & Da Silva, M. C. (2021). Justiça criminal e algoritmos computacionais na predição de comportamentos: exigências constitucionais e impactos discriminatórios a partir da experiência estadunidense. Revista judicial brasileira, 1(1), 61-90. https://doi.org/10.54795/rejub.n.1.77

Roza, R. H. (2017). Revolução Informacional e os Avanços Tecnológicos da Informática e das Telecomunicações. Ciência Da Informação Em Revista, 4(3), 3–11. https://doi.org/10.28998/cirev.%y43-11

Soares, B. J., Franco, D., Sabino, B., & Eguchi, M. (2024). Implicações da inteligência artificial na educação. TECCOGS: Revista Digital De Tecnologias Cognitivas, (28), 76–86. https://doi.org/10.23925/1984-3585.2023i28p76-86

Downloads

Published

2026-10-29

How to Cite

Pereira, A. R., & Silva-Forsberg , M. C. (2026). Artificial Intelligence and Education: The Shift Between Instrumental and Communicative Rationalities. Revista Da Sociedade Brasileira De Ensino De Química, 7(1), e072626. https://doi.org/10.56117/resbenq.2026.v7.e072626

Issue

Vol. 7 No. 1 (2026): Janeiro-Dezembro

Section

Dossiê

License

Licença Creative Commons

Todas as publicações da Revista da Sociedade Brasileira de Ensino de Química estão licenciadas sob licença Creative Commons Attribution 4.0 International License. (CC BY 4.0).

Creative Commons License

Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:

  1. Autores mantêm os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attributionque permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
  2. Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
  3. Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho on-line(ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado (Veja O Efeito do Acesso Livre).