REGISTRO DOI: 10.70773/revistatopicos/781644565
RESUMO
Sob a pressão de registros digitais que passaram a circular em plataformas educacionais, painéis de acompanhamento e sistemas baseados em Inteligência Artificial (IA), a gestão escolar reordenou modos de observar trajetórias, reconhecer demandas pedagógicas e sustentar decisões ligadas ao planejamento institucional. Nesse movimento, a análise teve como objetivo compreender o apoio oferecido pela Inteligência Artificial, pelas plataformas educacionais e pelos recursos de personalização da aprendizagem aos processos decisórios da gestão escolar. A pesquisa bibliográfica, de abordagem qualitativa e leitura interpretativa, reuniu produções recentes sobre IA, dados educacionais, planejamento institucional, dashboards, acompanhamento da aprendizagem e tecnologias educacionais. O material analisado mostrou que esses recursos favoreceram a organização de registros, a leitura de indicadores e a identificação de aspectos relacionados à frequência, ao desempenho, à participação e às necessidades formativas dos estudantes. A personalização da aprendizagem apareceu associada à infraestrutura, à formação profissional, à governança dos dados e aos critérios pedagógicos adotados pela gestão. O estudo indicou, portanto, que o valor educacional dessas tecnologias se afirmou quando os dados coletados passaram a subsidiar decisões situadas, mediação humana e intervenções voltadas à melhoria da aprendizagem.
Palavras-chave: Dados Educacionais; Gestão Escolar; Inteligência Artificial; Personalização da Aprendizagem; Plataformas Educacionais.
ABSTRACT
Under the pressure of digital records circulating through educational platforms, monitoring panels and systems based on Artificial Intelligence (AI), school management reorganized ways of observing learning paths, recognizing pedagogical demands and supporting decisions linked to institutional planning. In this movement, the analysis aimed to understand the support offered by Artificial Intelligence, educational platforms and learning personalization resources to decision-making processes in school management. The bibliographic research, with a qualitative approach and interpretive reading, gathered recent studies on AI, educational data, institutional planning, dashboards, learning monitoring and educational technologies. The analyzed material showed that these resources favored the organization of records, the reading of indicators and the identification of aspects related to attendance, performance, participation and students’ formative needs. Learning personalization appeared associated with infrastructure, professional training, data governance and pedagogical criteria adopted by management. The study therefore indicated that the educational value of these technologies was affirmed when the collected data began to support situated decisions, human mediation and interventions aimed at improving learning.
Keywords: Artificial Intelligence; Educational Data; Educational Platforms; Learning Personalization; School Management.
1. INTRODUÇÃO
A tomada de decisão na escola passou a envolver registros digitais, plataformas educacionais e sistemas inteligentes que reorganizam a forma como a gestão interpreta demandas, acompanha processos e responde às necessidades dos estudantes. A Inteligência Artificial, nesse cenário, deixou de figurar como recurso técnico isolado e passou a integrar discussões sobre planejamento, avaliação, personalização da aprendizagem e acompanhamento pedagógico. Sua presença nas instituições de ensino requer critérios de uso, leitura ética dos dados e mediação humana capaz de transformar informação em decisão educativa.
A gestão escolar contemporânea convive com um volume crescente de registros institucionais produzidos por avaliações, frequência, desempenho, participação, relatórios e interações em plataformas educacionais. Esses dados podem favorecer decisões mais consistentes quando articulados ao planejamento e à análise das condições reais da escola. Assim, a tecnologia ganha relevância quando se vincula às finalidades formativas da instituição e ao fortalecimento de ações orientadas pelas necessidades da comunidade escolar.
A organização dos dados educacionais tornou-se elemento decisivo para qualificar escolhas administrativas e pedagógicas. A produção de informações, por si só, não assegura decisões consistentes quando faltam interpretação, planejamento e governança. Desse modo, plataformas educacionais e sistemas inteligentes podem apoiar a gestão escolar, desde que os profissionais responsáveis saibam analisar indicadores, reconhecer limites e transformar registros em estratégias de acompanhamento, intervenção e melhoria dos processos de aprendizagem.
No campo das plataformas educacionais, os recursos digitais ampliaram as possibilidades de acompanhar trajetórias, identificar dificuldades e visualizar padrões de desempenho. O uso de dashboard, relatórios e painéis de dados permite reunir informações antes dispersas, facilitando a leitura pedagógica do percurso estudantil. Essa perspectiva aproxima tecnologia, ensino e gestão, pois oferece subsídios para decisões voltadas à intervenção docente, ao planejamento institucional e ao acompanhamento da aprendizagem.
A personalização da aprendizagem aparece como possibilidade de reconhecer ritmos, dificuldades e necessidades específicas dos estudantes sem reduzir o processo educativo à automatização de respostas. As tecnologias educacionais apresentam contribuições relevantes quando articuladas ao planejamento docente, à infraestrutura adequada e à mediação pedagógica. Nesse sentido, personalizar exige leitura contextual, responsabilidade institucional e cuidado para que os dados sirvam à inclusão, ao acompanhamento formativo e à melhoria das práticas escolares.
Diante desse contexto, o objetivo do estudo foi analisar como a Inteligência Artificial, as plataformas educacionais e os recursos de personalização da aprendizagem podem apoiar os processos decisórios na gestão escolar. A pesquisa bibliográfica, de abordagem qualitativa, mobilizou produções de Lemes (2025), De Lima et al. (2026), Vilaforte (2025), Barbosa, Cunha e Castro (2023), Martineli (2026) e Strickert e Pereira (2025), permitindo reunir discussões recentes sobre IA, dados educacionais, planejamento institucional, dashboard, plataformas digitais e acompanhamento da aprendizagem.
O primeiro capítulo aborda a Inteligência Artificial e os processos decisórios na gestão escolar, com atenção à mediação humana, à ética, ao planejamento institucional e ao uso de dados na tomada de decisão. O segundo capítulo analisa as plataformas educacionais e a organização de dados para acompanhamento da aprendizagem, destacando relatórios, indicadores, dashboards, personalização do ensino e critérios de gestão escolar necessários ao uso qualificado das tecnologias.
2. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E PROCESSOS DECISÓRIOS NA GESTÃO ESCOLAR
A presença da Inteligência Artificial na gestão escolar passou a alterar o modo como informações institucionais são lidas, organizadas e convertidas em decisões. Lemes (2025) compreende a relação entre gestão, avaliação e tecnologia como desafio ligado à escolarização democrática, especialmente quando a escola precisa qualificar seus processos sem perder o compromisso ético. Nesse cenário, a IA oferece apoio à análise de dados, mas a decisão continua dependente da interpretação humana, da leitura do contexto e da responsabilidade pedagógica.
A produção crescente de dados educacionais tornou mais visível a necessidade de transformar registros escolares em conhecimento útil para a gestão. De Lima et al. (2026) discutem o desafio de converter informações em decisões qualificadas, considerando planejamento, governança e ação institucional. Essa contribuição permite compreender que dados isolados pouco modificam a escola quando não são interpretados criticamente. A IA pode organizar padrões e indicar tendências, porém sua relevância depende da capacidade gestora de relacionar evidências, prioridades pedagógicas e necessidades da comunidade escolar.
No planejamento estratégico escolar, as tecnologias digitais passaram a contribuir para diagnósticos mais precisos, acompanhamento de metas e reorganização de recursos. Vilaforte (2025, p. 4) afirma que o planejamento educacional “orienta na tomada de decisões que permite alocação eficiente de recursos”. Essa compreensão aproxima tecnologia, gestão e aprendizagem, pois mostra que decisões escolares precisam partir de leitura contínua da realidade. Quando associada à IA, essa prática favorece análises mais rápidas, revisão de rotas e intervenções alinhadas aos objetivos institucionais.
O uso da IA em processos decisórios exige cautela, principalmente porque a escola trabalha com sujeitos, trajetórias e desigualdades que não cabem em respostas automáticas. Lemes (2025) defende mediações éticas, críticas e humanizadoras diante das tecnologias digitais e da inteligência artificial. Essa orientação impede que a gestão reduza decisões pedagógicas a recomendações algorítmicas. Relatórios, indicadores e plataformas podem apoiar escolhas, mas a interpretação humana continua necessária para avaliar contexto, escutar sujeitos e preservar a finalidade educativa da escola.
A gestão orientada por dados depende de condições institucionais que ultrapassam a simples existência de sistemas digitais. De Lima et al. (2026) indicam que a qualificação da decisão depende da integração entre informação, interpretação e planejamento. Essa relação é decisiva porque muitas escolas produzem dados, mas ainda enfrentam dificuldades para utilizá-los de modo sistemático. A IA pode auxiliar na organização desses registros, desde que a equipe gestora tenha clareza sobre o que analisar, por que analisar e como transformar evidências em ação pedagógica.
As plataformas digitais também modificaram a forma como gestores acompanham processos internos, comunicação, desempenho e necessidades de intervenção. Vilaforte (2025) associa tecnologias digitais à modernização da gestão escolar, à personalização do ensino, à comunicação e à inclusão digital. Essa leitura mostra que a tomada de decisão mediada por IA precisa alcançar a vida escolar em sua totalidade. O recurso tecnológico ganha sentido quando ajuda a reconhecer dificuldades, distribuir responsabilidades, ajustar metas e acompanhar os efeitos das ações sobre a aprendizagem.
Lemes aprofunda essa discussão ao relacionar tecnologia, escolarização democrática e mediação crítica:
A integração crítica das tecnologias digitais e da IA aos processos formativos requer um olhar ético, epistemológico, metodológico e político que transcenda a mera adoção instrumental de recursos. O verdadeiro desafio é fazer dos recursos tecnológicos um meio de promoção da equidade e da qualidade da escolarização, ressignificando o currículo, a avaliação e o fazer pedagógico em consonância com os ideais democráticos. (Lemes, 2025, p. 4).
Nessa direção, Lemes (2025) evidencia que a IA não pode ser compreendida como solução neutra para os problemas da gestão escolar. Sua contribuição depende do modo como os gestores interpretam os dados, avaliam os limites das ferramentas e preservam princípios democráticos nas decisões institucionais. A tecnologia amplia possibilidades de diagnóstico e acompanhamento, mas precisa permanecer vinculada à equidade, à justiça educacional e ao compromisso com uma escola capaz de reconhecer diferenças e responder às necessidades dos estudantes.
A transformação de dados em decisão também depende de governança, formação técnica e cultura institucional voltada ao uso de evidências. De Lima et al. (2026) mostram que informações educacionais se tornam mais relevantes quando vinculadas a estruturas claras e processos definidos. Na gestão escolar, isso significa organizar responsabilidades, definir critérios de análise e evitar leituras apressadas dos indicadores. A IA contribui quando amplia a capacidade de leitura da equipe, mas perde força quando apenas acumula dados sem finalidade pedagógica.
Dessa forma, a IA nos processos decisórios da gestão escolar deve ser compreendida como apoio à interpretação, ao planejamento e ao acompanhamento das práticas institucionais. Lemes (2025) permite compreender que decisões qualificadas dependem da articulação entre tecnologia, avaliação, mediação humana e justiça educacional. O desafio da gestão contemporânea está em transformar informação em ação pedagógica coerente, preservando participação, equidade e responsabilidade pública na escola.
3. PLATAFORMAS EDUCACIONAIS E ORGANIZAÇÃO DE DADOS PARA ACOMPANHAMENTO DA APRENDIZAGEM
As plataformas educacionais passaram a ocupar lugar estratégico na gestão escolar porque concentram registros de frequência, desempenho, participação, avaliações e interações que antes ficavam dispersos em documentos pouco articulados. Barbosa, Cunha e Castro (2023) discutem o uso de dashboard como instrumento tecnológico capaz de reunir dados educacionais e favorecer decisões de professores, gestores e estudantes. Nesse cenário, acompanhar a aprendizagem implica transformar registros em leitura pedagógica, permitindo identificar dificuldades, revisar estratégias e orientar intervenções com maior precisão institucional.
No contexto das tecnologias educacionais, a organização dos dados representa uma etapa decisiva para que a escola compreenda seus próprios processos de ensino e aprendizagem. Martineli (2026) discute desafios contemporâneos relacionados às plataformas digitais e ao uso de dados educacionais em ambientes escolares. Essa abordagem permite compreender que as plataformas não devem ser reduzidas a repositórios de informações, pois precisam auxiliar a gestão na leitura de indicadores, na identificação de demandas pedagógicas e na definição de prioridades formativas.
Entre possibilidades e desafios, as ferramentas tecnológicas ampliam o acesso a informações sobre o percurso dos estudantes, mas dependem de planejamento docente e gestão escolar articulada. Strickert e Pereira (2025) analisam recursos digitais no processo de ensino-aprendizagem, destacando sua contribuição para práticas mais interativas e acompanhadas. Nessa perspectiva, plataformas educacionais podem favorecer maior visibilidade sobre avanços e dificuldades, desde que os dados sejam interpretados pedagogicamente e convertidos em ações voltadas à aprendizagem, à participação e ao acompanhamento contínuo.
A visualização gráfica dos dados permite que a equipe escolar acompanhe resultados de forma mais clara, evitando que informações relevantes permaneçam fragmentadas em planilhas ou relatórios isolados. Barbosa, Cunha e Castro (2023, p. 1) indicam que o dashboard reúne “dados sobre o desempenho dos estudantes, suas habilidades e interesses, bem como suas necessidades de aprendizagem”. A leitura desses elementos favorece decisões mais contextualizadas, pois aproxima gestão, docência e estudante em torno de evidências sobre o processo formativo.
Os desafios das tecnologias educacionais também aparecem quando plataformas digitais são adotadas sem infraestrutura, formação ou critérios de uso. Martineli (2026) problematiza a emergência de plataformas educacionais e a coleta de dados em contextos marcados por políticas públicas e gestão escolar. Essa reflexão mostra que o acompanhamento da aprendizagem não depende somente da existência de sistemas, pois requer condições institucionais, domínio técnico, responsabilidade ética e clareza pedagógica sobre os objetivos que orientam a análise dos dados.
Barbosa, Cunha e Castro aprofundam a relação entre dashboard, dados educacionais e tomada de decisão ao explicarem a função pedagógica desse recurso:
Então, nas escolas com estrutura minimamente adequada, uma das possibilidades de uso das TICs se encontra justamente na área de pesquisa envolvendo mineração de dados, que pode ser explorada pela educação por meio da utilização de ferramentas computacionais para organizar os dados de aprendizagem e criar painéis de visualização gráfica, os chamados dashboards. (Barbosa, Cunha e Castro, 2023, p. 5).
A contribuição dos autores evidencia que plataformas e painéis de dados só ganham sentido quando ajudam a escola a interpretar a aprendizagem e planejar intervenções. Nesse processo, a visualização gráfica não deve ser tratada como simples recurso técnico, pois sua função pedagógica depende da leitura crítica dos indicadores, da identificação das dificuldades dos estudantes e da organização de respostas formativas. Assim, o dashboard contribui para aproximar gestão, docência e acompanhamento individual, favorecendo decisões mais cuidadosas sobre o percurso escolar.
Em práticas mediadas por ferramentas tecnológicas, a aprendizagem pode ser acompanhada por meio de atividades, avaliações, interações e registros que revelam necessidades específicas dos estudantes. Strickert e Pereira (2025) situam essas ferramentas como possibilidades para qualificar o ensino-aprendizagem em contextos educacionais contemporâneos. Essa leitura reforça que plataformas educacionais precisam dialogar com a mediação docente, pois dados de acesso, desempenho e participação não explicam sozinhos as dificuldades dos alunos nem substituem o acompanhamento pedagógico.
A presença de sistemas digitais na escola exige atenção aos modos como os dados são coletados, armazenados e utilizados pela gestão. Martineli (2026) contribui ao discutir desafios associados às tecnologias educacionais e ao risco de uso pouco crítico das plataformas. Nessa perspectiva, acompanhar a aprendizagem demanda mais que indicadores numéricos, pois envolve leitura das condições de ensino, da participação estudantil, das desigualdades de acesso e das decisões pedagógicas que podem nascer dessas informações.
Os dashboards educacionais também podem favorecer autorregulação, pois permitem que estudantes visualizem parte de seu percurso e reconheçam pontos que demandam maior atenção. Barbosa, Cunha e Castro (2023) mostram que esses painéis podem apoiar professores, gestores e estudantes na análise do desempenho e na definição de estratégias. Tal recurso amplia a possibilidade de acompanhamento compartilhado da aprendizagem, desde que preserve privacidade, evite constrangimentos e mantenha a intervenção pedagógica como eixo da ação escolar.
Dessa forma, plataformas educacionais e organização de dados contribuem para o acompanhamento da aprendizagem quando articulam visualização, interpretação e intervenção pedagógica. Strickert e Pereira (2025) ajudam a compreender que ferramentas tecnológicas apresentam possibilidades relevantes, mas dependem de uso planejado, mediação docente e adequação ao contexto escolar. O desafio da gestão está em transformar dados em decisões formativas, evitando acúmulo burocrático de informações e fortalecendo práticas capazes de acompanhar estudantes, orientar professores e qualificar ações institucionais.
4. METODOLOGIA
Entre decisões escolares mediadas por dados, plataformas educacionais e usos recentes da Inteligência Artificial, este estudo organizou seu percurso metodológico pela pesquisa bibliográfica, com abordagem qualitativa e orientação interpretativa. A escolha permitiu reunir produções científicas capazes de sustentar a análise sobre gestão escolar, acompanhamento da aprendizagem e personalização do ensino em ambientes digitais. Gil (2026, p. 44) define a pesquisa bibliográfica como aquela elaborada com base em “material já publicado”, fundamento que orientou a seleção de artigos, trabalhos acadêmicos e estudos recentes voltados à compreensão crítica das tecnologias digitais nos processos administrativos e pedagógicos da escola.
O recorte das fontes privilegiou publicações entre 2023 e 2026, período marcado pela ampliação das discussões sobre IA, dados educacionais e plataformas digitais na educação. As buscas concentraram-se em bases digitais, periódicos científicos e repositórios institucionais, com atenção a estudos relacionados à gestão escolar, tomada de decisão, dashboard, avaliação institucional, acompanhamento da aprendizagem e personalização do ensino. Conforme Gil (2026, p. 45), a pesquisa bibliográfica favorece o contato com “contribuições dos diversos autores sobre determinado assunto”, o que possibilitou organizar um diálogo teórico entre produções voltadas aos desafios e às possibilidades das tecnologias educacionais.
A leitura dos materiais ocorreu em etapas sucessivas, com seleção inicial, exame temático e interpretação crítica das contribuições relacionadas ao objetivo do estudo. Foram excluídos textos repetidos, materiais sem vínculo direto com o recorte e publicações que tratavam tecnologia de maneira genérica, sem articulação com gestão escolar, processos decisórios ou acompanhamento da aprendizagem. Com base em Gil (2026), o trabalho bibliográfico exigiu organização criteriosa das fontes, comparação conceitual e análise coerente do conhecimento já produzido. Desse modo, a metodologia sustentou a discussão teórica sem entrevistas, questionários ou coleta empírica com participantes.
5. RESULTADOS E DISCUSSÃO
Os resultados indicaram que a Inteligência Artificial passou a ocupar função estratégica na gestão escolar quando associada à leitura de dados, ao planejamento institucional e ao acompanhamento dos processos pedagógicos. Em Lemes (2025), a inserção das tecnologias digitais na educação demandou mediação crítica, compromisso ético e atenção às finalidades democráticas da escola, o que afastou qualquer compreensão meramente instrumental da IA. Essa perspectiva mostrou que os sistemas inteligentes podem apoiar decisões, organizar informações e ampliar diagnósticos, desde que permaneçam vinculados à interpretação humana e às necessidades reais da comunidade escolar.
A análise também demonstrou que dados educacionais só produzem efeitos relevantes quando articulados a estruturas de governança, planejamento e formação profissional. De Lima et al. (2026) destacaram que a abundância de informações não garante, por si mesma, decisões qualificadas, pois a gestão precisa interpretar indicadores e transformá-los em ações coerentes. Vilaforte (2025) contribuiu para essa discussão ao relacionar tecnologias digitais ao planejamento estratégico escolar, mostrando que recursos digitais podem apoiar metas, monitoramento e reorganização institucional quando integrados a objetivos pedagógicos claros.
No campo das plataformas educacionais, os estudos apontaram que a organização visual dos dados favorece o acompanhamento da aprendizagem e a tomada de decisão compartilhada. Barbosa, Cunha e Castro (2023) evidenciaram que o uso de dashboard permite reunir informações sobre desempenho, frequência e necessidades formativas, aproximando professores, gestores e estudantes da leitura dos percursos escolares. Strickert e Pereira (2025), por sua vez, reforçaram que ferramentas tecnológicas ampliam possibilidades de interação e acompanhamento, desde que seu uso esteja vinculado à mediação docente e ao planejamento pedagógico.
Os achados ainda revelaram que a personalização da aprendizagem depende de critérios de gestão capazes de evitar usos automáticos ou descontextualizados das tecnologias. Martineli (2026) discutiu os desafios contemporâneos das tecnologias educacionais, especialmente diante da necessidade de infraestrutura, formação e responsabilidade no uso das plataformas. Em diálogo com Lemes (2025), essa compreensão indicou que a personalização não pode ser reduzida à adaptação técnica de atividades, pois envolve leitura das desigualdades, acompanhamento individualizado e decisões comprometidas com a participação dos estudantes.
Dessa forma, a discussão mostrou que IA, plataformas educacionais e dados de aprendizagem contribuem para a gestão escolar quando sustentam decisões interpretativas, éticas e pedagogicamente orientadas. De Lima et al. (2026) e Barbosa, Cunha e Castro (2023) permitiram compreender que a informação precisa ser organizada, visualizada e analisada para gerar intervenções formativas. Assim, os resultados indicaram que o uso qualificado das tecnologias depende da articulação entre gestão, docência, infraestrutura, critérios de análise e compromisso com a melhoria dos processos educativos.
6. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Entre painéis de dados, sistemas inteligentes e decisões escolares cada vez mais apoiadas por registros digitais, o objetivo do estudo foi atendido ao analisar como a Inteligência Artificial, as plataformas educacionais e os recursos de personalização da aprendizagem puderam contribuir para a gestão escolar. A pesquisa bibliográfica permitiu compreender que esses recursos ampliaram a capacidade de leitura institucional quando vinculados ao planejamento, à mediação pedagógica e ao acompanhamento dos processos formativos.
Na gestão escolar, a IA assumiu função de apoio à interpretação das informações produzidas no cotidiano da instituição. Sua contribuição apareceu na organização de dados, na identificação de padrões e na ampliação dos diagnósticos sobre aprendizagem, frequência, participação e desempenho. Ainda assim, a qualidade das decisões dependeu da leitura humana, da análise do contexto e da responsabilidade ética dos profissionais envolvidos nas escolhas administrativas e pedagógicas.
Os dados educacionais ganharam relevância quando deixaram de circular como registros dispersos e passaram a compor instrumentos de acompanhamento mais claros. Plataformas, relatórios e dashboards favoreceram a visualização de trajetórias, dificuldades e avanços dos estudantes, oferecendo à gestão escolar condições mais consistentes para planejar intervenções. Com isso, a informação passou a funcionar como suporte para decisões formativas, desde que interpretada com critério pedagógico.
A personalização da aprendizagem mostrou-se vinculada à capacidade da escola de reconhecer diferentes percursos estudantis sem reduzir o processo educativo a respostas automáticas. O uso de plataformas educacionais possibilitou observar necessidades específicas, ajustar estratégias e acompanhar estudantes com maior proximidade. Esse movimento demandou cuidado para que os dados servissem à inclusão, ao planejamento docente e à melhoria das práticas, preservando a centralidade da mediação pedagógica.
Outro ponto relevante esteve nas condições institucionais necessárias ao uso qualificado das tecnologias. Infraestrutura, formação profissional, governança dos dados e clareza sobre os objetivos pedagógicos apareceram como elementos indispensáveis para que IA e plataformas educacionais contribuíssem de maneira consistente. Sem esses cuidados, os sistemas digitais tenderiam a ampliar tarefas burocráticas, acumular informações pouco utilizadas e fragilizar a tomada de decisão escolar.
Assim, a investigação confirmou que IA, plataformas educacionais e personalização da aprendizagem podem fortalecer a gestão escolar quando transformam dados em compreensão pedagógica, planejamento institucional e ações de acompanhamento. A principal contribuição do estudo esteve em mostrar que a tecnologia ganhou sentido educacional quando serviu à leitura crítica da realidade, à qualificação das decisões e à construção de respostas mais coerentes às necessidades dos estudantes.
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1 Mestre em Tecnologias Emergentes em Educação pela Must University. E-mail: [clique para visualizar o e-mail]acesse o artigo original para visualizar o e-mail
2 Mestranda em Tecnologias Emergentes em Educação pela Must University. E-mail: [clique para visualizar o e-mail]acesse o artigo original para visualizar o e-mail
3 Mestrando em Tecnologias Emergentes em Educação pela Must University
4 Mestre em Educação pelo Centro de Educação Superior MAIS – Faculdade de Inhumas. E-mail: [clique para visualizar o e-mail]acesse o artigo original para visualizar o e-mail
5 Mestrando em Tecnologias Emergentes em Educação pela Must University. E-mail: [clique para visualizar o e-mail]acesse o artigo original para visualizar o e-mail
6 Mestranda em Tecnologias Emergentes em Educação pela Must University. E-mail: [clique para visualizar o e-mail]acesse o artigo original para visualizar o e-mail
7 Mestre em Tecnologias Emergentes em Educação pela Must University. E-mail: [clique para visualizar o e-mail]acesse o artigo original para visualizar o e-mail
8 Mestrando em Tecnologias Emergentes em Educação pela Must University. E-mail: [clique para visualizar o e-mail]acesse o artigo original para visualizar o e-mail