Agentes de Inteligência Artificial no ensino de Análise Espacial

• Processo: 25/09029-9
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2026
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2029
• Área do conhecimento: Ciências Humanas - Geografia
• Pesquisador responsável: Alfredo Pereira de Queiroz Filho
• Beneficiário: Alfredo Pereira de Queiroz Filho
• Instituição Sede: Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas (FFLCH). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Município da Instituição Sede: São Paulo
• Assunto(s): Análise espacial Ensino Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise Espacial | ensino | Geografia | Inteligência Artificial | Ensino; Análise Espacial

Resumo

A incorporação tecnológica nas atividades de ensino na Geografia, nas últimas décadas, pode ser considerada crescente, ainda que heterogênea. Há muitos estímulos para inovar as atividades em sala de aula, no entanto, inúmeros professores têm experiências superficiais com tecnologias e sérias restrições de tempo para desenvolver novas habilidades. O objetivo da pesquisa é contribuir para a construção de um arcabouço metodológico sobre os agentes de Inteligência Artificial (IA) nas atividades de ensino de Análise Espacial (AE). Visa explorar a interdependência entre as perguntas espaciais, dados, métodos e recursos tecnológicos da AE. A proposta é inserir conteúdos sobre as relações topológicas (adjacência, conectividade e continência) entre as formas de representação vetorial (ponto, linha e polígono) no agente de IA, que será treinado, por alunos e professores, para criar um assistente digital. Os testes serão realizados na disciplina de Análise Espacial e Geoprocessamento do curso de Geografia - FFLCH - USP. Os pressupostos são de que: é fundamental inserir as tecnologias em um contexto pedagógico coerente e vinculado a uma progressão de perguntas, de forma a relacionar as informações obtidas a uma rede integrada de conteúdos geográficos; e que o maior desafio é selecionar recursos didáticos e simples, gratuitos ou de baixo custo, e que sua incorporação demande reduzido número de horas. Como resultado, espera-se contribuir metodologicamente sobre o uso dos agentes de IA nas atividades que envolvam os raciocínios espaciais, gerar códigos para executar as consultas espaciais e refletir sobre os benefícios e problemas que essa incorporação tecnológica poderia causar no processo de ensino e aprendizagem. (AU)