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Perfis docentes e inteligência artificial no ensino superior no Estado do Paraná, Brasil

2025Artigo científico Acesso aberto
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datacite.subject.fosCiências Sociais
datacite.subject.sdg04:Educação de Qualidade
dc.contributor.authorAyrosa, Pedro Paulo
dc.contributor.authorMoreira, J. António
dc.date.accessioned2026-01-14T16:30:46Z
dc.date.available2026-01-14T16:30:46Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEste artigo apresenta uma análise exploratória de dados realizada com uma amostra de 611 docentes pertencentes a sete universidades estaduais públicas do Paraná. A partir da aplicação de técnicas de inteligência artificial (IA) e ciência de dados, os participantes foram classificados em três grupos (clusters), considerando quatro dimensões analíticas: percepção de competência em IA, reconhecimento da urgência do tema nas áreas de ensino, pesquisa, extensão e gestão, postura ética frente ao uso da IA e interesse em formação continuada. Foram utilizadas as técnicas de Análise de Componentes Principais (PCA) e de clusterização por meio do algoritmo K-Means. A análise resultou na identificação de três perfis distintos: “veteranos cautelosos” (ou tradicionalistas), “realistas abertos” (possíveis articuladores institucionais) e “novos entusiastas” (potenciais multiplicadores). Conclui-se pela necessidade de formulação de políticas formativas segmentadas e flexíveis, com percursos formativos adaptados aos perfis identificados.por
dc.description.abstractThis article presents an exploratory data analysis conducted with a sample of 611 faculty members from seven public state universities in Paraná, Brazil. By applying artificial intelligence (AI) and data science techniques, participants were classified into three groups (clusters) based on four analytical dimensions: perceived AI competence, recognition of the urgency of the topic across teaching, research, outreach, and management areas, ethical stance toward AI use, and interest in continuing education. Principal Component Analysis (PCA) and clustering using the K-Means algorithm were employed. The analysis identified three distinct profiles: cautious veterans (or traditionalists), open realists (potential institutional articulators), and new enthusiasts (potential multipliers). The findings highlight the need for segmented and flexible training policies, with learning pathways tailored to the identified profiles.eng
dc.identifier.doi10.18817/vjshr.v4i2.77
dc.identifier.issn2795-5745
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.2/20840
dc.language.isopor
dc.peerreviewedyes
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.subjectCompetências em IA
dc.subjectEducação e tecnologia
dc.subjectAnálise multivariada
dc.subjectAI competencies
dc.subjectEducation and technology
dc.subjectMultivariate analysis
dc.titlePerfis docentes e inteligência artificial no ensino superior no Estado do Paraná, Brasilpor
dc.title.alternativeTeaching profiles and artificial intelligence in higher education in the State of Paraná, Brazileng
dc.typejournal article
dspace.entity.typePublication
oaire.citation.endPage14
oaire.citation.issue2
oaire.citation.startPage1
oaire.citation.titleVideo Journal of Social and Human Research
oaire.citation.volume4
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
person.familyNameMoreira
person.givenNameJ. António
person.identifier.ciencia-id2B14-ACE3-6C96
person.identifier.orcid0000-0003-0147-0592
relation.isAuthorOfPublicationda2ca531-e45f-48fe-bafe-1151cfa6dd85
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscoveryda2ca531-e45f-48fe-bafe-1151cfa6dd85

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