A inteligência artificial e o ensino: o deslizamento entre as racionalidades instrumental e comunicativa

Autores

DOI:

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

Palavras-chave:

Educação, Tecnologias Digitais, Racionalidade

Resumo

O presente artigo tem como objetivo explorar a relação entre a Inteligência Artificial (IA) e as racionalidades instrumental e comunicativa propostas por Jürgen Habermas na obra Teoria da Ação Comunicativa (Volumes 1 e 2). A instrumental é voltada para a eficiência e o controle, predominante nas tecnologias modernas, enquanto a comunicativa está centrada no entendimento mútuo, diálogo e consenso. Desse modo, este trabalho caracteriza-se como um ensaio teórico de abordagem qualitativa e foi conduzido por meio de uma metodologia teórico-bibliográfica. A Inteligência Artificial, enquanto tecnologia predominante no cenário contemporâneo, principalmente nas indústrias, reflete a racionalidade cognitivo-instrumental, pois é projetada para otimizar processos, prever comportamentos e melhorar a eficiência. No entanto, essa predominância instrumental levanta preocupações éticas e sociais, especialmente no campo da educação e da automatização social, em que a IA pode acabar desumanizando interações e reforçando desigualdades. Por outro lado, os resultados deste artigo revelam também que a IA tem o potencial de ser usada de maneira a promover a racionalidade comunicativa, facilitando o diálogo e a cooperação em ambientes educacionais e profissionais, desde que desenvolvida e aplicada com base em princípios da racionalidade comunicativa e de forma crítica e ética. Nesse contexto, o artigo busca articular uma análise crítica sobre o desenvolvimento e a aplicação da IA, destacando a necessidade de ultrapassar a lógica da eficiência para adotar uma perspectiva que valorize a comunicação, o entendimento e a equidade. Assim, a IA deixa de ser apenas um instrumento técnico e passa a ser uma ferramenta ética e socialmente orientada para a construção de interações mais humanas e participativas.

Biografia do Autor

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.

Referências

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

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Publicado

2026-10-29

Como Citar

Pereira, A. R., & Silva-Forsberg , M. C. (2026). A inteligência artificial e o ensino: o deslizamento entre as racionalidades instrumental e comunicativa. Revista Da Sociedade Brasileira De Ensino De Química, 7(1), e072626. https://doi.org/10.56117/resbenq.2026.v7.e072626

Edição

v. 7 n. 1 (2026): Janeiro-Dezembro

Seção

Dossiê

Licença

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