Inteligência Artificial na Educação e Formação Digital

Conhecimentos de Base Recomendados

Não aplicável

Métodos de Ensino

A UC adota uma metodologia de aprendizagem baseada em projeto e experimentação (“learning lab methodology”), combinando momentos de exposição teórica, demonstração, prática orientada e reflexão crítica.
As sessões online são de natureza interativa, promovendo a colaboração entre pares e a co-construção de conhecimento.

Avaliação contínua:

  • Participação nas sessões e envolvimento nas dinâmicas do laboratório: 20%
  • Projeto final – protótipo educativo desenvolvido no AI Learning Lab e relatório reflexivo: 80%

Critério de aprovação: nota final ≥ 10 valores.

A avaliação privilegia a experimentação, a criatividade, a capacidade de integração pedagógica e a reflexão ética sobre o uso da IA na educação.

Resultados de Aprendizagem

Esta unidade curricular tem como objetivo proporcionar aos estudantes uma experiência prática e reflexiva de inovação educativa, através da criação de um Laboratório de Aprendizagem em Inteligência Artificial (AI Learning Lab).

O curso visa desenvolver competências para conceber, implementar e avaliar práticas pedagógicas suportadas por ferramentas de IA, explorando a sua aplicação na personalização da aprendizagem, automação de tarefas docentes, análise de dados educacionais e desenvolvimento de competências digitais.

Os participantes serão desafiados a criar prototipagens de experiências educativas com IA, integrando dimensões técnicas, éticas e pedagógicas.

Programa

  1. A Inteligência Artificial na Educação e Formação Digital

Conceitos fundamentais, panorama internacional e impacto na prática pedagógica.

  1. Design do Laboratório de Aprendizagem em IA

Conceção, objetivos, dinâmicas colaborativas e instrumentos de experimentação.

  1. Exploração de ferramentas e ambientes de IA educativa

Chatbots, tutores inteligentes, geradores de conteúdo, plataformas adaptativas e analytics.

  1. Aplicação pedagógica da IA

Personalização da aprendizagem, avaliação formativa automatizada e apoio à tutoria.

  1. Prototipagem de experiências de ensino e aprendizagem com IA

Desenvolvimento e testagem de microprojetos no laboratório.

  1. Ética, literacia e pensamento crítico sobre IA na educação

Privacidade, viés algorítmico, autorregulação e uso responsável.

  1. Apresentação e reflexão dos resultados do Laboratório de Aprendizagem.

Docente(s) responsável(eis)

Professor a definir - ISCAC

Métodos de Avaliação

Avaliação sumativa
  • - Assiduidade e Participação - 20.0%
  • - Projecto - 80.0%

Estágio(s)

NAO

Bibliografia

  • Holmes, W., Bialik, M. & Fadel, C. (2019). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Center for Curriculum Redesign.
  • Luckin, R. (2018). Machine Learning and Human Intelligence: The Future of Education for the 21st Century. UCL IOE Press.
  • Popenici, S. & Kerr, S. (2017). Exploring the Impact of Artificial Intelligence on Teaching and Learning in Higher Education. Research and Practice in Technology Enhanced Learning.
  • UNESCO (2023). Guidance for Generative AI in Education and Research. Paris: UNESCO.
  • Holmes, W. & Tuomi, I. (2022). AI and the Future of Skills, Education and Learning. OECD Publishing.
  • Ferrão, M. (2023). Inteligência Artificial Aplicada ao Ensino. Edições Sílabo.
  • Recursos digitais: OpenAI for Education, Google for Education AI Tools, Microsoft Copilot in Education, UNESCO AI Ethics Portal, Edutopia AI Classroom Resources.