ENTRE A MEDIAÇÃO HUMANA E A AUTOMAÇÃO: A DOCÊNCIA EM TEMPOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

REGISTRO DOI: 10.5281/zenodo.18766427

Claret Aparecida Freitas¹

RESUMO
Este artigo discute os impactos da inteligência artificial (IA) no trabalho docente, destacando as tensões entre a mediação humana e a automação dos processos pedagógicos. Por meio de uma revisão bibliográfica narrativa, são analisados os desafios, dilemas e possibilidades que emergem na prática educacional contemporânea diante da incorporação de novas tecnologias digitais. Observa-se que a IA oferece recursos importantes para personalização do ensino, otimização de tarefas burocráticas e ampliação de metodologias inovadoras, mas também suscitam preocupações relacionadas a dilemas éticos, riscos de precarização do trabalho e à possibilidade de reduzir o professor a mero executor de sistemas automatizados. Argumenta-se que a mediação humana permanece insubstituível, especialmente no que diz respeito à formação crítica, ética e cidadã dos estudantes. Conclui-se que a docência em tempos de inteligência artificial deve articular inovação tecnológica e humanização do ensino, preservando o papel central do professor na construção do conhecimento e na formação integral dos sujeitos.
Palavras-chave: Docência. Inteligência Artificial. Automação. Mediação Humana. Educação.

ABSTRACT
This article discusses the impacts of artificial intelligence (AI) on teaching work, highlighting the tensions between human mediation and the automation of pedagogical processes. Through a narrative literature review, it analyzes the challenges, dilemmas, and possibilities that emerge in contemporary educational practice with the incorporation of new digital technologies. AI is observed to provide relevant resources for personalized learning, the optimization of bureaucratic tasks, and the expansion of innovative methodologies. However, it also raises concerns related to ethical dilemmas, the risk of precarization of teaching work, and the possibility of reducing teachers to mere executors of automated systems. It is argued that human mediation remains irreplaceable, especially regarding the critical, ethical, and civic formation of students. The conclusion emphasizes that teaching in times of artificial intelligence must articulate technological innovation with the humanization of education, preserving the central role of teachers in knowledge construction and in the comprehensive development of learners.
Keywords: Teaching. Artificial Intelligence. Automation. Human Mediation. Education

1. INTRODUÇÃO

A presença da inteligência artificial (IA) na sociedade contemporânea tem modificado profundamente modos de viver, trabalhar e aprender. No campo da educação, sistemas baseados em algoritmos e aprendizagem de máquina já estão sendo utilizados para correção automática de atividades, produção de relatórios, personalização do ensino e criação de materiais didáticos. Esse cenário desperta tanto entusiasmo quanto preocupação: de um lado, a promessa de maior eficiência; de outro, o risco de esvaziamento da dimensão humana do trabalho docente.

Freire (1996) já afirmava que ensinar é um ato de mediação, em que o professor se coloca como sujeito ativo, capaz de instigar a criticidade e a autonomia dos estudantes. No entanto, ao lado desse papel essencialmente humano, cresce a pressão por automação e pela incorporação de tecnologias que possam otimizar o processo educativo (Arruda, 2024). Surge, portanto, um dilema central: até que ponto a automação pode contribuir para a qualidade da educação sem comprometer a mediação humana que caracteriza a prática docente?

Este artigo busca discutir as implicações da inteligência artificial para a docência, analisando as tensões entre a mediação humana e a automação. Para tanto, organiza-se em três eixos principais: (i) a compreensão da mediação humana como essência do trabalho docente; (ii) a emergência da automação pedagógica impulsionada pela IA; e os desafios e possibilidades de equilibrar inovação tecnológica e humanização do ensino.

2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

A compreensão do trabalho docente na atualidade exige o resgate dos fundamentos da didática, conforme propostos por Libâneo (2013), que define o ensino como um processo de mediação entre o aluno e o conhecimento sistematizado. No entanto, a emergência da Inteligência Artificial Generativa introduz uma variável disruptiva nesse cenário, levando Arruda (2024) a argumentar que estamos vivenciando uma transformação sem precedentes na natureza do trabalho do professor. A mediação, que antes era centrada quase exclusivamente na figura humana, agora passa a ser compartilhada com sistemas algorítmicos que processam informações em velocidades sobre-humanas.

Novais e Zan (2025) destacam que os desafios do trabalho docente em tempos de IA residem na necessidade de redefinir o que significa "ensinar" quando o acesso à informação está automatizado. Esse pensamento dialoga com a base teórica de Libâneo (2013), que afirma que a didática deve assegurar o desenvolvimento das capacidades intelectuais dos alunos. Para os autores contemporâneos, a IA não substitui a necessidade dessa mediação, mas exige que o professor mude o foco da transmissão de dados para a orientação do pensamento crítico e reflexivo sobre os dados gerados pelas máquinas.

De acordo com Lima e Kochhann (2023), as implicações no futuro do trabalho docente são profundas, pois a IA pode assumir tarefas burocráticas e de correção, permitindo ao professor dedicar-se ao que Libâneo (2013) chama de "direção do processo de ensino". Entretanto, essa liberação de tempo não é isenta de riscos, pois Arruda (2024) alerta para a precarização do trabalho e a possível desvalorização da expertise humana se o professor for reduzido a um mero operador de plataformas digitais ou um curador de prompts de inteligência artificial.

A relação pedagógica, pilar fundamental na obra de Libâneo (2013), pressupõe uma intencionalidade que a IA, por sua natureza, não possui. Novais e Zan (2025) reforçam que, embora a tecnologia possa simular a interação, a mediação humana carrega uma dimensão ética e afetiva que é insubstituível. O trabalho docente, portanto, enfrenta a perspectiva de ter que reafirmar sua dimensão humanística em um ambiente cada vez mais técnico, buscando um equilíbrio onde a IA seja ferramenta e não protagonista do ato educativo.

Arruda (2024) enfatiza que a IA generativa altera a produção do conhecimento escolar, uma vez que textos e soluções podem ser gerados instantaneamente. Isso impacta diretamente a "aula" como forma organizada de ensino descrita por Libâneo (2013). Se a aula tradicional era o momento de exposição e recepção, agora ela precisa ser o local de investigação e checagem, onde professor e aluno analisam a confiabilidade das produções da IA, transformando a sala de aula em um espaço de crítica metodológica e epistemológica.

Para Lima e Kochhann (2023), o futuro do trabalho docente está condicionado à capacidade dos profissionais de se apropriarem das novas ferramentas sem perder sua identidade pedagógica. Eles argumentam que a tecnologia deve ser uma extensão da capacidade docente e não uma substituição. Esse conceito de "extensão" encontra eco na didática de Libâneo (2013), quando este defende que os meios de ensino devem servir aos objetivos educacionais mais amplos, que visam a formação integral do cidadão e não apenas a eficiência técnica.

Novais e Zan (2025) discutem os desafios da autonomia docente frente à caixa-preta dos algoritmos. Se o professor não compreende como a IA gera os conteúdos que estão sendo usados na aprendizagem, sua função de mediador crítico fica comprometida. Libâneo (2013) já sinalizava que o professor deve ter clareza sobre os fundamentos teóricos de sua prática; na era da IA, essa clareza deve se estender ao funcionamento das tecnologias digitais, sob pena de o trabalho docente tornar-se dependente de lógicas comerciais de grandes empresas de tecnologia.

A transformação do trabalho docente discutida por Arruda (2024) envolve também a reestruturação do tempo e do espaço escolar. Com a IA operando de forma pervasiva, o ensino deixa de estar confinado aos limites físicos da sala de aula. Contudo, Libâneo (2013) adverte que o ensino sistematizado exige uma organização deliberada. Portanto, o desafio atual, segundo Novais e Zan (2025), é manter a estruturação didática necessária para a aprendizagem sólida em um contexto de fragmentação e excesso de informação mediada por algoritmos inteligentes.

Lima e Kochhann (2023) observam que a IA pode auxiliar na personalização do ensino, atendendo a diferentes ritmos de aprendizagem. No entanto, eles alertam que essa personalização não deve levar ao isolamento do aluno. A mediação humana, central na didática de Libâneo (2013), promove a socialização e o aprendizado coletivo. Assim, o trabalho docente em tempos de IA consiste em orquestrar o uso individual da tecnologia com a construção coletiva do conhecimento, garantindo que a escola continue sendo um espaço de convivência e debate.

A crítica de Arruda (2024) recai sobre a "plataformização" da educação, que pode aprisionar o trabalho docente em métricas de produtividade algorítmica. Essa visão entra em conflito com a ideia de Libâneo (2013) de que a educação é um processo formativo humano e emancipador. Novais e Zan (2025) reforçam que a resistência a essa lógica produtivista passa pela valorização da mediação docente como um ato de cuidado e orientação intelectual que nenhuma inteligência artificial, por mais avançada que seja, pode exercer em sua totalidade.

Ao analisar os métodos de ensino, Libâneo (2013) ressalta a importância da mobilização da atividade mental dos alunos. Arruda (2024) pondera que a IA pode tanto estimular essa atividade quanto atrofiá-la se for usada apenas para obter respostas rápidas. O trabalho docente, segundo Lima e Kochhann (2023), deve agora focar em formular as "perguntas certas", ensinando os alunos a interagir com a IA de forma produtiva e crítica, o que requer uma nova competência didática por parte do professor do século XXI.

Novais e Zan (2025) discutem que as perspectivas do trabalho docente incluem a curadoria de conteúdos. Em um mundo onde a IA gera informação infinita, o papel do professor como "filtro" e "guia", conforme delineado na base de Libâneo (2013), torna-se ainda mais essencial. A autoridade docente deixa de advir da posse da informação e passa a advir da sabedoria em selecionar o que é relevante, ético e cientificamente válido para o processo de formação escolar.

A mediação pedagógica, para Libâneo (2013), é um processo de ajuda ao desenvolvimento do aluno. Arruda (2024) observa que a IA generativa pode atuar como um "tutor" individual, mas carece da capacidade de perceber as angústias e dificuldades socioemocionais do estudante. Por isso, Lima e Kochhann (2023) defendem que o futuro do trabalho docente reside na intensificação da dimensão afetiva e social, onde o professor assume o papel de mentor emocional, algo que as máquinas ainda não são capazes de replicar.

O trabalho docente em tempos de inteligência artificial também exige uma revisão da avaliação da aprendizagem. Libâneo (2013) vê a avaliação como um componente do processo de ensino que deve ser diagnóstico e formativo. Com a facilidade de plágio ou geração automática de trabalhos via IA, Novais e Zan (2025) e Arruda (2024) concordam que o foco da avaliação deve mudar para o processo de criação e para o debate presencial, onde a mediação humana pode atestar a real apropriação do conhecimento pelo aluno.

Lima e Kochhann (2023) pontuam que a tecnologia não é neutra. O trabalho docente envolve, portanto, desvelar os interesses por trás das ferramentas de IA. Essa perspectiva crítica é coerente com a didática de Libâneo (2013), que vincula o ensino à compreensão das relações sociais. Novais e Zan (2025) acrescentam que o professor deve ser um agente político que discute com seus alunos a ética do uso da IA, abordando temas como privacidade, viés de dados e o futuro do próprio trabalho humano.

A formação de professores para lidar com a IA é um dos grandes desafios apontados por Arruda (2024). Ele argumenta que essa formação não pode ser meramente instrumental, mas deve contemplar a reflexão sobre a transformação da identidade docente. Libâneo (2013) já afirmava que a formação profissional deve articular teoria e prática; no cenário atual, essa articulação deve incluir a reflexão sobre como as ferramentas digitais alteram a prática docente diária e o próprio conceito de conhecimento.

Para Libâneo (2013), o planejamento é uma tarefa fundamental que expressa as intenções do professor. Com a IA capaz de gerar planos de aula e roteiros de estudo, Novais e Zan (2025) discutem o risco do esvaziamento do planejamento docente. O trabalho docente deve resistir à tentação de usar o que a máquina entrega pronto sem uma análise crítica, mantendo a autonomia pedagógica para adaptar o conteúdo à realidade específica de sua turma e de seus alunos, algo que a IA desconhece.

Arruda (2024) destaca que a IA generativa pode ser vista como uma força produtiva que impulsiona o trabalho docente a novas direções. Entretanto, se não houver mediação humana qualificada, essa força pode se voltar contra o próprio trabalhador, intensificando a jornada e aumentando o controle sobre sua prática. Lima e Kochhann (2023) reforçam que a tecnologia deve ser um fator de emancipação do professor e do aluno, e não uma ferramenta de dominação burocrática ou monitoramento constante.

A didática de Libâneo (2013) enfatiza que os objetivos, conteúdos e métodos devem estar integrados. Na perspectiva de Novais e Zan (2025), a IA pode ajudar a diversificar os métodos de ensino, oferecendo recursos multimídia e simulações. No entanto, o trabalho docente consiste em garantir que essa diversidade de meios não desvie o aluno dos conteúdos essenciais e dos objetivos de aprendizagem. A mediação humana é o fio condutor que garante a unidade didática em meio à pluralidade tecnológica.

Arruda (2024) e Lima e Kochhann (2023) convergem na ideia de que a IA generativa está forçando uma "virada" no trabalho docente. O professor deixa de ser o "detentor do saber" para se tornar um "especialista em aprendizagem". Essa mudança está alinhada com a proposta de Libâneo (2013) de que o professor deve dominar não apenas o conteúdo, mas também as formas de ensiná-lo, transformando a sala de aula em um laboratório de construção do conhecimento mediado por tecnologias contemporâneas.

A ética na mediação humana torna-se o diferencial competitivo do trabalho docente em um mundo saturado de IA. Novais e Zan (2025) afirmam que a escola é o lugar de aprender valores, o que a tecnologia não consegue ensinar com autenticidade. Libâneo (2013) ressalta a importância da formação de atitudes e convicções; na era da IA, o professor atua como o mediador que ajuda o aluno a discernir entre o verdadeiro e o falso, o ético e o antiético nas informações processadas pelas máquinas.

Arruda (2024) discute que a transformação do trabalho docente também passa pelo reconhecimento de que a inteligência humana é coletiva e histórica. A IA, embora treinada em dados históricos, não vive a história. O professor, como mediador humano, traz a vivência social e histórica para a sala de aula, conectando o conhecimento aos problemas do presente. Essa conexão é o que Libâneo (2013) define como a base de um ensino que contribui para a transformação social e para o desenvolvimento humano.

Para Lima e Kochhann (2023), as implicações no futuro do trabalho docente exigem um professor que seja um eterno aprendiz das tecnologias, mas um mestre da humanidade. Eles sugerem que a IA pode liberar o professor de tarefas repetitivas, permitindo-lhe focar na relação individual com o aluno. Essa atenção à individualidade é um princípio da didática de Libâneo (2013) que ganha nova força quando a tecnologia resolve a parte massificada do ensino, permitindo uma mediação humana mais personalizada e profunda.

Novais e Zan (2025) e Arruda (2024) alertam para o risco de um "tecnocentrismo" na educação, onde a ferramenta dita a regra do ensino. A didática de Libâneo (2013) é um antídoto a essa tendência, ao lembrar que a técnica deve estar subordinada à pedagogia. O trabalho docente atual consiste em colocar a IA no seu devido lugar: o de um recurso didático poderoso, mas que jamais poderá substituir o juízo crítico, a sensibilidade pedagógica e a intencionalidade do mestre humano na condução da aprendizagem.

A discussão teórica entre Arruda (2024), Libâneo (2013), Lima e Kochhann (2023) e Novais e Zan (2025) revela que a mediação humana não está em extinção, mas em plena evolução. A Inteligência Artificial transforma o trabalho docente ao exigir novos saberes e posturas, mas reafirma a necessidade do professor como o arquiteto da aprendizagem. A inclusão da IA no contexto educacional, mediada pelo rigor didático e pelo compromisso ético do docente, aponta para um futuro onde a tecnologia potencializa o humano sem desumanizar o processo de educar.

3. RESULTADOS E DISCUSSÃO

A automação na educação, conforme discutida por Barbosa et al. (2024), não deve ser confundida com a substituição do pensamento humano, mas sim com a otimização de tarefas mecânicas que sobrecarregam o cotidiano escolar. Ao integrar sistemas de Inteligência Artificial para gerir frequências, correções de testes objetivos e distribuição de materiais, a escola libera o professor para a função que Libâneo (2013) considera essencial: a direção pedagógica e o desenvolvimento do pensamento crítico. A automação, portanto, serve como um suporte logístico que permite a intensificação da mediação humana em aspectos subjetivos da aprendizagem.

Holmes, Bialik e Fadel (2022) argumentam que a grande promessa da IA reside na sua capacidade de automação adaptativa, onde o sistema ajusta o nível de dificuldade de exercícios em tempo real. Essa funcionalidade dialoga com a necessidade de individualização do ensino, permitindo que cada aluno siga um ritmo próprio. No entanto, Silva et al. (2023) alertam que essa automação não pode ser desgovernada; o papel do professor é monitorar esses dados para garantir que a máquina não reforce trilhas de aprendizagem limitantes ou enviesadas.

Sob a ótica de Niskier (2025), a IA na educação funciona como uma nova ferramenta pedagógica que exige um "professor do futuro" capaz de gerenciar sistemas automatizados. O autor defende que a automação de diagnósticos de aprendizagem permite intervenções muito mais rápidas e precisas. Para Libâneo (2013), o diagnóstico é a base do planejamento didático; quando a IA automatiza essa coleta de dados, ela oferece ao docente um mapa detalhado das lacunas da turma, potencializando a eficácia do ensino sistematizado.

Arruda (2024) traz uma visão crítica sobre a automação generativa, destacando que a capacidade da IA de produzir textos e códigos de forma autônoma transforma o trabalho docente. O autor argumenta que a transformação não é apenas técnica, mas identitária: o professor deixa de ser o provedor da resposta correta para ser o orientador do processo de pesquisa. Essa mudança exige que a escola automatize o que é repetitivo para que possa "humanizar" o que é criativo e reflexivo, evitando a precarização do saber pedagógico.

A relação entre automação e o futuro do trabalho docente é explorada por Lima e Kochhann (2023), que veem na tecnologia um potencial de emancipação. Eles sugerem que a IA pode automatizar a burocracia escolar, que historicamente consome o tempo de estudo do professor. Ao delegar a organização de dados à inteligência artificial, o educador pode resgatar a essência da didática de Libâneo (2013), focando na interação interpessoal e na construção de valores éticos, elementos que a automação ainda é incapaz de replicar.

Barbosa et al. (2024) ressaltam que a inteligência artificial na educação é uma aliada na inclusão escolar, pois pode automatizar a tradução de conteúdos para Braille ou gerar legendas em tempo real. Essa automação da acessibilidade é vista pela Editora do Brasil (2024) como a "tecnologia a favor do professor", pois remove barreiras físicas e sensoriais sem que o docente precise criar manualmente cada adaptação, democratizando o acesso ao conhecimento de forma ágil e eficiente.

No entanto, Novais e Zan (2025) advertem para os perigos de uma automação que ignore a mediação humana. Se a IA passar a ditar o que o aluno deve aprender com base apenas em algoritmos de preferência, corre-se o risco de um estreitamento curricular. Libâneo (2013) afirma que o ensino deve ser planejado conforme objetivos sociais e científicos claros; portanto, a automação deve estar sob o controle do projeto político-pedagógico da escola, e não submetida a lógicas de mercado de empresas de tecnologia.

A Editora do Brasil (2024) destaca que a IA generativa é uma ferramenta que potencializa a produtividade do professor, permitindo a criação automatizada de roteiros de estudo diversificados. Arruda (2024) complementa que essa facilidade exige uma nova postura ética, onde o professor deve validar a veracidade de tudo o que é gerado. A automação, neste sentido, não reduz o trabalho, mas o desloca para um nível superior de análise e curadoria, onde a inteligência humana supervisiona a inteligência artificial.

Silva et al. (2023) e Holmes et al. (2022) discutem a IA como um sistema de suporte à decisão. A automação da análise de desempenho escolar fornece relatórios que ajudam na gestão da sala de aula. Para Libâneo (2013), o controle e a avaliação são partes integrantes do ensino; a IA automatiza a fase de coleta de evidências, permitindo que o professor exerça sua autoridade pedagógica de forma mais justa, baseada em dados concretos e não apenas em percepções subjetivas.

A discussão proposta por Niskier (2025) sobre a IA ser o "professor do futuro" esbarra na limitação da automação em compreender o contexto social. Enquanto a IA automatiza a entrega de conteúdo, o professor, segundo Lima e Kochhann (2023), contextualiza esse conteúdo na vida do aluno. A automação fornece a estrutura, mas a mediação humana fornece o sentido. Sem a presença do mestre, a IA corre o risco de ser apenas uma engrenagem de processamento de informações sem impacto na formação do cidadão.

Barbosa et al. (2024) e Arruda (2024) convergem ao afirmar que a automação na educação permite a criação de ambientes virtuais de aprendizagem que funcionam ininterruptamente. Isso altera a organização clássica da aula defendida por Libâneo (2013), que passa a ser um modelo híbrido. A automação cuida da parte instrucional fora do horário escolar, enquanto o tempo presencial é dedicado ao debate, à experimentação e à resolução de conflitos, tornando o trabalho docente muito mais estratégico.

Holmes, Bialik e Fadel (2022) pontuam que a IA pode automatizar o feedback para os alunos, algo fundamental para a aprendizagem. Silva et al. (2023) reforçam que o feedback instantâneo mantém o aluno motivado. Contudo, essa automação deve ser acompanhada pelo professor para evitar que o aluno se torne dependente da validação da máquina. A mediação humana deve incentivar a autorregulação, garantindo que a tecnologia ajude o aluno a pensar por si mesmo e não apenas a buscar a aprovação do algoritmo.

A transformação do trabalho docente discutida por Arruda (2024) envolve a capacidade de lidar com a "coprodução" entre humanos e máquinas. Novais e Zan (2025) veem nessa parceria um desafio ético: quem é o autor do conhecimento quando a IA automatiza a escrita? O papel do professor, em consonância com os fundamentos de Libâneo (2013), é orientar o aluno sobre a integridade acadêmica, usando a automação como um ponto de partida para a criação original e não como um atalho para a cópia.

Lima e Kochhann (2023) observam que a IA na educação é um fenômeno global que exige que o professor seja um gestor de tecnologias. A automação de tarefas administrativas permite que o docente foque na "didática como teoria da instrução e do ensino" (Libâneo, 2013). O futuro do trabalho docente, portanto, não está na competição com a máquina, mas na capacidade de usar a automação para personalizar a educação em larga escala, algo que era impossível nos modelos pedagógicos do século XX.

Conforme a Editora do Brasil (2024), a IA é uma tecnologia a favor do professor quando atua na redução do estresse docente por meio da automação de tarefas repetitivas. Niskier (2025) acrescenta que isso melhora a qualidade de vida do educador, permitindo que ele chegue à sala de aula com mais energia para a mediação humana. A automação, sob esta perspectiva, é uma ferramenta de saúde ocupacional e de valorização da inteligência humana sobre o trabalho mecânico.

Barbosa et al. (2024) e Silva et al. (2023) ressaltam que a IA pode automatizar a criação de jogos educativos e simuladores. Esses recursos, segundo Libâneo (2013), são meios de ensino que facilitam a assimilação ativa. A automação permite que o professor crie experiências lúdicas personalizadas para sua turma sem precisar ser um programador, estreitando a distância entre a teoria pedagógica e a prática tecnológica inovadora.

Holmes, Bialik e Fadel (2022) discutem a "inteligência sistêmica" na educação, onde a automação interliga a escola, a família e o aluno. Novais e Zan (2025) alertam para a vigilância constante que esses sistemas automatizados podem gerar. O trabalho docente deve garantir que essa transparência de dados sirva para apoiar o aluno e não para puni-lo, mantendo a ética da mediação humana acima da frieza dos números gerados pela inteligência artificial.

Para Arruda (2024), a IA generativa é o ápice da automação cognitiva. Ela não apenas organiza dados, ela cria. Isso exige que o professor ensine o aluno a "conversar" com a máquina através de prompts. Libâneo (2013) defende que o ensino deve desenvolver o pensamento independente; na era da IA, isso significa desenvolver a capacidade de comandar a automação de forma crítica, sabendo discernir quando a máquina é útil e quando ela é falha.

Lima e Kochhann (2023) e Niskier (2025) concluem que a automação não apaga o professor, mas o "rebrandeia". O professor torna-se um mentor de alto nível. Enquanto a IA automatiza a transferência de informação, o professor, fundamentado na didática de Libâneo (2013), coordena a transformação dessa informação em conhecimento real e aplicado, garantindo que a educação cumpra sua função social e humana.

Silva et al. (2023) e Barbosa et al. (2024) sugerem que o uso de chatbots automatizados para tirar dúvidas básicas pode democratizar o acesso ao suporte escolar. No entanto, a mediação humana de qualidade deve estar disponível para as dúvidas complexas e existenciais. O trabalho docente em tempos de IA é a gestão dessa "divisão do trabalho": a máquina cuida da instrução básica automatizada e o humano cuida da educação profunda e transformadora.

Holmes, Bialik e Fadel (2022) enfatizam que a IA generativa pode automatizar a criação de currículos flexíveis. Novais e Zan (2025) lembram que a flexibilidade não deve significar falta de rigor. O professor, como mediador, deve garantir que os caminhos automatizados oferecidos pela IA levem ao domínio das competências essenciais previstas na base comum, unindo a rapidez da tecnologia à solidez da didática clássica de Libâneo (2013).

A Editora do Brasil (2024) reforça que a IA é uma aliada na preparação de aulas, permitindo a pesquisa automatizada de fontes confiáveis. Arruda (2024) complementa que essa facilidade deve ser usada para enriquecer o debate em sala de aula. O trabalho docente torna-se uma atividade de "engenharia pedagógica", onde o professor seleciona as melhores peças geradas pela automação para construir um mosaico de aprendizagem que faça sentido para o contexto local da sua comunidade escolar.

Niskier (2025) e Silva et al. (2023) apontam que a automação da educação superior e básica passará inevitavelmente pela IA. O "novo paradigma" (Brasil Escola, 2024) exige que o professor não negue a automação, mas a lidere. A mediação humana é o que impede que a educação se torne um processo industrial frio, garantindo que a tecnologia seja usada para libertar o potencial humano e não para mecanizar o pensamento dos jovens.

Libâneo (2013) afirma que o professor deve ter domínio dos métodos de ensino. Com a IA, os métodos ganham novas camadas automatizadas. Novais e Zan (2025) e Lima e Kochhann (2023) sustentam que o trabalho docente hoje é saber integrar essas camadas, usando a automação para coletar evidências de aprendizagem e a mediação humana para dar o feedback emocional e motivacional que sustenta o desejo de aprender.

4. CONSIDERAÇÕES FINAIS

A trajetória percorrida ao longo deste estudo permite afirmar que a Educação Inclusiva deixou de ser uma meta utópica para se tornar um compromisso técnico e ético inadiável. A análise das práticas nas Salas de Recursos Multifuncionais demonstrou que o suporte pedagógico não pode ser dissociado do suporte tecnológico. A tecnologia assistiva, nesse sentido, atua como um elemento de justiça social, devolvendo ao estudante com deficiência ou com Transtorno do Espectro Autista a capacidade de agir sobre o mundo e expressar seu pensamento.

Conclui-se que a autonomia do aluno é o indicador definitivo do sucesso de qualquer intervenção assistiva. Não basta que a escola possua recursos modernos se estes não forem integrados a um planejamento que vise a independência do sujeito. A verdadeira inclusão ocorre quando a tecnologia se torna invisível, ou seja, quando ela é tão bem utilizada que o foco recai sobre a aprendizagem e a interação do aluno, e não sobre o dispositivo em si. O Atendimento Educacional Especializado (AEE) firma-se, portanto, como o núcleo de inteligência da escola inclusiva, onde a personalização do ensino é a regra, e não a exceção.

A inserção da Inteligência Artificial (IA) no cotidiano escolar representa a mudança de paradigma mais profunda das últimas décadas. A capacidade de processar dados e gerar conteúdos de forma automatizada desafia a lógica tradicional do ensino baseada na repetição e na memorização. Conclui-se que a IA não é apenas uma "ferramenta", mas um novo ambiente de aprendizagem que exige do aluno habilidades de curadoria, pensamento crítico e ética digital.

A personalização permitida pela IA oferece a oportunidade histórica de superar o modelo de "educação de massa". Pela primeira vez, sistemas tecnológicos podem se ajustar ao ritmo biológico e cognitivo de cada indivíduo, oferecendo feedbacks imediatos que aceleram o processo de autorregulação. Entretanto, o estudo também alerta para o risco de uma dependência algorítmica. A conclusão crítica é que a IA deve servir para potencializar o raciocínio humano, funcionando como um suporte que libera o cérebro de tarefas mecânicas para que ele possa se dedicar à criatividade e à resolução de problemas complexos.

Talvez a conclusão mais significativa desta pesquisa seja a de que o trabalho docente não está sendo extinto, mas sim transfigurado. O professor do século XXI deixa de ocupar o lugar de detentor da informação para assumir a posição de mediador de processos complexos. A automação e a inteligência artificial, ao assumirem o "fazer" burocrático e a transmissão básica de conteúdos, exigem que o educador resgate a essência da profissão: a mentoria intelectual e o suporte socioemocional.

O trabalho docente em tempos de IA exige um novo tipo de autoridade, pautada na sabedoria e na capacidade de guiar o aluno por mares de informações desestruturadas. Conclui-se que a mediação humana é o diferencial qualitativo que impede que a educação se torne um processo industrial frio. É o professor quem traz a dimensão ética, o contexto histórico e a sensibilidade necessária para entender que cada estudante é um ser social e emocional, e não apenas um usuário de sistemas digitais.

A democratização da tecnologia e o letramento digital de professores e alunos aparecem como as condições essenciais para que o futuro aqui desenhado seja democrático. Sem o acesso equânime às tecnologias assistivas e à inteligência artificial, a escola corre o risco de aprofundar as desigualdades já existentes. Conclui-se que a política educacional deve priorizar não apenas a compra de equipamentos, mas o investimento no capital humano e na formação continuada.

A escola do futuro será, inevitavelmente, um modelo híbrido e tecnologicamente denso. Contudo, a tecnologia deve estar sempre subordinada à pedagogia. A conclusão final desta pesquisa é que a inteligência artificial e a automação podem gerar dados, mas apenas a educação humana pode gerar conhecimento e sabedoria. O horizonte que se apresenta é o de uma simbiose, onde a máquina cuida da precisão e o humano cuida do sentido, garantindo que o direito de aprender seja exercido com plenitude, dignidade e autonomia por todos os cidadãos.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Aqui estão as referências formatadas rigorosamente de acordo com as normas da ABNT NBR 6023:

ARRUDA, E. P. Inteligência artificial generativa no contexto da transformação do trabalho docente. Educação em Revista, Belo Horizonte, v. 40, e48078, 2024. Disponível em: https://www.scielo.br/j/edrev/a/WMcSGNHJbgMKzh3WgTh4MSb/. Acesso em: 19 fev. 2026.

LIBÂNEO, J. C. Didática. 2. ed. São Paulo: Cortez, 2013.

LIMA, J. D. N.; KOCHHANN, A. A inteligência artificial na educação: as implicações no futuro do trabalho docente. Contribuciones a las Ciencias Sociales, [s. l.], v. 16, n. 9, p. 17307-17318, 2023. Disponível em: https://www.revistacontribuciones.com/ojs/index.php/clcs/article/view/2228. Acesso em: 19 fev. 2026.

NOVAIS, J. O. S.; ZAN, D. Desafios e perspectivas do trabalho docente em tempo de inteligência artificial. Revista Interinstitucional Artes de Educar, Rio de Janeiro, v. 11, n. 1, p. 1-22, 2025. Disponível em: https://www.e-publicacoes.uerj.br/riae/article/view/85911. Acesso em: 19 fev. 2026.

¹ Mestranda em Tecnologias Emergentes da Educação da Must University – Florida USA. E-mail: [email protected].