Nova Chamada de Trabalhos para a próxima edição do ESS Journal (Vol. 37, Nº2/2025) (Julho-Dezembro)

2025-06-13

A Revista Educação Superior e Sociedade (ESS) do Instituto Internacional da UNESCO para a Educação Superior na América Latina e no Caribe (UNESCO IESALC) convida à apresentação de artigos para seu dossiê temático:

“A inteligência artificial generativa (IAGen) no ensino e na pesquisa: boas práticas, desafios e perspectivas”

A inteligência artificial generativa (IAGen), popularizada por esse modelo de linguagem, surgiu como uma ferramenta transformadora no ensino superior e uma aliada para potencializar o conhecimento humano. O lançamento do ChatGPT da OpenAI, em novembro de 2022, representou uma ruptura em vários âmbitos, como a vida profissional, social e acadêmica. Mais de dois anos depois, falamos de várias empresas que competem entre si para serem uma opção na geração de conteúdo, como: Anthropic, Google DeepMind, Meta AI ou DeepSeek, que permitem enriquecer o processo educacional e de pesquisa.

Na América Latina, a implementação dessa tecnologia oferece oportunidades e desafios únicos que exigem uma exploração detalhada, desde seu uso ético, aprendizagem personalizada e pesquisa colaborativa até direitos autorais e propriedade intelectual, a desigualdade social e os riscos de substituição.

Nesse contexto, é extremamente importante explorar e discutir as estratégias pelas quais as universidades e os sistemas educacionais da região estão enfrentando esse desafio, seja adaptando suas estruturas, políticas institucionais e práticas acadêmicas, seja resistindo ou ignorando essas tecnologias, considerando que a abordagem da inclusão não está presente apenas nos dilemas éticos, mas também nas diferentes linhas temáticas propostas.

Por tudo o que foi referido, o dossiê compreenderá os seguintes eixos-linhas de trabalho:

Temas:

  • Impacto da IAGen no ensino.

A análise, reflexão e documentação de experiências sobre como a inteligência artificial generativa está transformando os processos de ensino e aprendizagem é um tema cada vez mais relevante no processo de integração de diferentes ferramentas no ensino (Sandoval et al., 2024; Marqués, 2025; Al Abri, 2025). Para isso, é urgente abordar nesta edição tanto os benefícios quanto os desafios associados ao uso de ferramentas baseadas em IAGen no contexto educacional e, fundamentalmente, no nível do ensino superior e em suas diferentes modalidades (presencial, virtual, híbrida). Da mesma forma, serão avaliadas pesquisas sobre a reformulação de práticas pedagógicas, a adaptação curricular, o papel do professor diante dessas tecnologias e estudos de caso ou propostas inovadoras que incorporem a IAGen na prática docente.

  • Impacto da IAGen na aprendizagem.

Os alunos, assim como os professores, estão utilizando cada vez mais a IAGen em sala de aula (Sandoval et al., 2024). É fundamental entender como as universidades estão se adaptando para promover aprendizagens significativas (Beak e Wilson, 2024), pois o potencial da IA é maximizado quando há uma orientação pedagógica que incentive o uso reflexivo, a verificação de informações e o desenvolvimento de habilidades cognitivas superiores. Portanto, serão aceitas contribuições que abordem, a partir de diferentes perspectivas, o papel da IA na personalização da aprendizagem, no desenvolvimento de habilidades cognitivas e metacognitivas, na motivação dos alunos, na avaliação da aprendizagem, bem como na construção do conhecimento em ambientes mediados pela tecnologia.

  • Impacto da IAGen na investigação.

A IAGen não só foi adotada nos processos educacionais, ou seja, no ensino e na aprendizagem, mas também permeou diferentes áreas, como a pesquisa, gerando debates em torno dos processos de pesquisa e geração de conhecimento, que estão sendo afetados e alterados pelas aplicações da IAGen, desde a propriedade de uma “ideia” gerada até a “originalidade” do conhecimento produzido por um algoritmo (Miao e Homes, 2024). Além disso, a IAGen está transformando as metodologias de pesquisa, a análise de grandes volumes de dados, a geração de hipóteses e a redação acadêmica (Beak e Wilson, 2024; Baytas e Ruediger, 2025). Nesse sentido, torna-se necessário explorar o uso de ferramentas baseadas em IAGen para a pesquisa e análise de informações, o processamento de dados, a redação científica, bem como aspectos éticos relacionados à autoria, integridade acadêmica e transparência.

  • Políticas institucionais e mudanças organizacionais.

As universidades estão desenvolvendo políticas e estruturas para integrar melhor a IA em seus processos acadêmicos, ou ignorando ou resistindo ao seu uso (An et al., 2025). Sobre o tema, esperam-se contribuições para a reflexão sobre o grau de preparação das instituições de ensino superior (IES) para a IA em dimensões como desenvolvimento de estratégias para a implementação, princípios éticos, governança, operacionalidade, alfabetização, formação docente, estratégias de aprendizagem, desenvolvimento curricular, pesquisa sobre IA e políticas de uso da IA na pesquisa (Digital Digital Council, 2025).

  • Dilemas éticos, desafios legais e ambientais no uso da IA

O plágio, a propriedade intelectual, os direitos autorais, o aumento da desigualdade digital, bem como a substituição do trabalho por algoritmos, são desafios que devem ser abordados em profundidade pelos sistemas educacionais e pelas universidades (Panke, 2025). Da mesma forma, é essencial refletir sobre a dimensão da transparência algorítmica e o viés nos dados com os quais a IAGen é treinada, bem como a privacidade dos dados pessoais de alunos e professores (Baytas e Ruediger, 2025). Da mesma forma, é necessário criar espaços para o debate sobre o impacto ambiental da IA, o nível de consciência sobre o mesmo e o conhecimento ou desconhecimento que se assume sobre este tema entre aqueles que se identificam como usuários (Dungo et al., 2025).

Aceitam-se estudos empíricos (investigações científicas), ensaios teóricos (aprofundados), sistematizações de experiências (baseadas em evidências científicas) e estados da questão (amplamente documentados) sobre o tema do dossiê.

A organização do dossiê ficará a cargo de Carlos Iván Moreno Arellano (Universidade de Guadalajara), Verónica Luna de la Luz (Universidade Autônoma Nacional do México), Gabriela Navarro Espíritu (Universidade CETYS), Rubén Juan Sebastián García Sánchez (Universidade de Guadalajara) e Arianna Valentini (UNESCO IESALC).

Como nas edições anteriores, a revista mantém aberta a seção geral para receber artigos que apresentem estudos e pesquisas sobre a diversidade de temas relacionados ao âmbito do ensino superior na região e suas instituições universitárias.

A data limite para o envio de artigos para o dossiê temático desta nova edição da ESS será 26 de outubro de 2025.

Todos os artigos serão recebidos através da plataforma da Revista Educação Superior e Sociedade (ESS) https://ess.iesalc.unesco.org/index.php/ess3/about/submissions, onde estão disponíveis as normas e formatos de apresentação. Além disso, cada artigo será submetido a revisão externa por pares duplamente anônima.

Para mais informações, escreva para ess-iesalc@unesco.org

 

Referências

Al Abri, M., Al Mamari, A., & Al Marzouqi, Z. (2025). Exploring the implications of generative-AI tools in teaching and learning practices. Journal of Education and E-Learning Research, 12(1), 31–41. DOI: 10.20448/jeelr.v12i1.6355

An, Y., Yu, J.H. & James, S. (2025). Investigating the higher education institutions’ guidelines and policies regarding the use of generative AI in teaching, learning, research, and administration. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 22, 10. https://doi.org/10.1186/s41239-025-00507-3

Baek, E. O. & Wilson, R. V. (2024). An Inquiry Into the Use of Generative AI and Its Implications in Education: Boon or bane. International Journal of Adult Education and Technology (IJAET), 15(1), 1-14. https://doi.org/10.4018/IJAET.349233

Baytas, C. & Ruediger, D. (2025). Making AI Generative for Higher Education: Adoption and Challenges Among Instructors and Researchers. Ithaka S+R. https://doi.org/10.18665/sr.322677

Digital Education Council. (2025). Ten Dimension AI Readiness Framework. https://www.digitaleducationcouncil.com/post/ten-dimension-ai-readiness-framework#:~:text=The%20Digital%20Education%20Council%202025,with%20long%2Dterm%20institutional%20goals

Dungo, C. A. B., Beltran, Z. L. E., Declaro, B. C., Dela-Cruz, J. J. C., & Viray, R. U. (2025). Students’ level of awareness on the environmental implications of generative AI. Journal of Education in Science, Environment and Health (JESEH), 11(2), 93-107. https://doi.org/10.55549/jeseh.777  

Marquès-Donoso, A. (2025). Inteligencia artificial en la docencia universitaria: ¿un nuevo aliado? Revista de Investigación Aplicada y Experiencias Educativas, 52, 35-65. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=10195933

Panke, S. (2025). How Can (A)I Research This? An Autoethnographic Exploration of Generative AI in Research, Teaching and Instructional Design. Journal of Teacher Education, 76(3), 230-244. https://doi.org/10.1177/00224871251325065

Sandoval, M. A., Morales G. J., Vázquez, H., Huerta, J. y Filobello, U. A. (2024). El uso del prompt de ChatGPT como asistente en la educación. Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo (RIDE). https://www.ride.org.mx/index.php/RIDE/article/view/1872/4973#info

Miao, F. & Holmes, W. (2024). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO). https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000389227