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Este estudio tuvo como objetivo analizar los límites éticos y los desafíos del uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la práctica pedagógica, buscando comprender cómo la tecnología impacta la autonomía docente, la equidad educativa, la evaluación y la mediación pedagógica. Para ello, se adoptó un método de revisión integradora, utilizando la estrategia PICO para delimitar la investigación, con base en las directrices PRISMA, y realizando búsquedas en las bases de datos SciELO, Scopus, DOAJ y Google Scholar, empleando palabras clave relacionadas con IA, educación, ética y evaluación, combinadas con operadores booleanos. Se incluyeron artículos completos y gratuitos en portugués, publicados entre 2023 y 2024, enfocados en el contexto brasileño. El análisis de los estudios seleccionados reveló que la IA tiene el potencial de personalizar la enseñanza, optimizar los procesos de evaluación y proporcionar datos detallados sobre el desempeño estudiantil, pero también presenta riesgos significativos, como la reducción de la autonomía docente, las desigualdades en el acceso a las tecnologías, los sesgos algorítmicos y los desafíos éticos en el uso de los datos. Los resultados indican que la integración ética y efectiva de la IA en la educación depende de la formación continua del profesorado, políticas institucionales claras, una supervisión adecuada de los sistemas y prácticas pedagógicas críticas, destacando que la tecnología debe ser una herramienta de apoyo al aprendizaje, equilibrando la innovación, la equidad y la responsabilidad ética.
This study aimed to analyze the ethical limits and challenges of using Artificial Intelligence (AI) in pedagogical practice, seeking to understand how the technology impacts teacher autonomy, educational equity, assessment, and pedagogical mediation. To this end, an integrative review method was adopted, using the PICO strategy to delimit the research, based on the PRISMA guidelines, and conducting searches in the SciELO, Scopus, DOAJ, and Google Scholar databases, employing keywords related to AI, education, ethics, and assessment, combined with Boolean operators. Full, free articles in Portuguese, published between 2023 and 2024, focused on the Brazilian context, were included. The analysis of the selected studies revealed that AI has the potential to personalize teaching, optimize assessment processes, and provide detailed data on student performance, but also presents significant risks, such as reduced teacher autonomy, inequalities in access to technologies, algorithmic biases, and ethical challenges in the use of data. The results indicate that the ethical and effective integration of AI in education depends on continuous teacher training, clear institutional policies, adequate supervision of systems, and critical pedagogical practices, highlighting thattechnology should be a tool to support learning, balancing innovation, equity, and ethical responsibility.
O presente estudo teve como objetivo analisar os limites e desafios éticos da utilização da Inteligência Artificial (IA) na prática pedagógica, buscando compreender como a tecnologia impacta a autonomia docente, a equidade educacional, a avaliação e a mediação pedagógica. Para tanto, adotou-se o método de revisão integrativa, utilizando a estratégia PICO para delimitação da pesquisa, com base nas diretrizes PRISMA, e realizando buscas nas bases SciELO, Scopus, DOAJ e Google Acadêmico, empregando palavras-chave relacionadas a IA, educação, ética e avaliação, combinadas por operadores booleanos. Foram incluídos artigos completos, gratuitos, em português, publicados entre 2023 e 2024, focados na realidade brasileira. A análise dos estudos selecionados revelou que a IA possui potencial para personalizar o ensino, otimizar processos avaliativos e fornecer dados detalhados sobre o desempenho estudantil, mas também apresenta riscos significativos, como a redução da autonomia docente, desigualdades no acesso às tecnologias, vieses algorítmicos e desafios éticos na utilização de dados. Os resultados indicam que a integração ética e efetiva da IA na educação depende de formação docente contínua, políticas institucionais claras, supervisão adequada dos sistemas e práticas pedagógicas críticas, destacando que a tecnologia deve ser um instrumento de apoio à aprendizagem, equilibrando inovação, equidade e responsabilidade ética.
