INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA PARA DOCENTES NA EDUCAÇÃO SUPERIOR: revisão sistemática da literatura de 2020 a 2025

Abstract

A inteligência artificial tem sido discutida no aspecto acadêmico. Esse artigo tem como objetivo principal identificar as aplicações da Inteligência Artificial Generativa (IAG) para docentes no ensino superior entre 2020 e 2025. A metodologia adotada foi uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) de abordagem qualitativa e exploratória, utilizando a estratégia PICO para definir a pergunta de pesquisa e buscando em bases como Scopus, Scielo e IEEE Xplore. As análises realizadas revelaram diversas aplicações, incluindo sistemas de apoio ao estudante, personalização do ensino, otimização de tarefas administrativas e auxílio em disciplinas específicas como análise de dados e tradução. Os benefícios englobam o aumento da eficiência e maior tempo para o planejamento pedagógico. Contudo, identificaram-se desafios significativos como a integridade acadêmica (plágio), confiabilidade da informação (conteúdo incorreto/enviesado), questões éticas (privacidade, viés), necessidade de formação docente, risco de redução do pensamento crítico, e complexidade técnica. A análise de rede VOSViewer agrupou os termos em clusters de aplicação pedagógica, cenário tecnológico e contexto pandêmico. A contribuição do estudo é oferecer um panorama organizado dessas aplicações, benefícios e desafios, subsidiando a comunidade acadêmica para uma navegação informada neste novo paradigma.