Ensino da interação nuclear fraca com auxílio de ferramentas de inteligência artificial no ensino médio: abordagem baseada em pressupostos da teoria sociocultural de Vygotsky e aprendizagem baseada em equipes

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dc.contributor.advisorAlbuquerque, Jader Cristiano
dc.contributor.authorDores, Jorge Lucio das
dc.contributor.refereeSantos, José Vicente
dc.contributor.refereeFarias, Franz Peter
dc.contributor.refereeSilva, Eliene Maria da
dc.date.accessioned2026-04-07T19:15:55Z
dc.date.available2026-04-07T19:15:55Z
dc.date.issued2026-02-23
dc.description.abstractEsta dissertação tem como objetivo geral investigar a utilização da Aprendizagem Baseada em Equipes e ferramentas de Inteligência Artificial como potencializadoras do ensino da Interação Nuclear Fraca na 3ª série do Ensino Médio tendo como referencial teórico a Teoria Sociocultural de Vygotsky. Os objetivos específicos foram, construir tutoriais e materiais didáticos baseados em IA, planejar e implementar atividades individuais e em equipe sobre decaimento e interação fraca e comparar o desempenho dos estudantes nas etapas individual e colaborativa da Aprendizagem. O produto educacional desenvolvido inclui roteiro de criação de vídeodcasts mediadas por Inteligência Artificial e banco de materiais didáticos. O lócus da pesquisa foi o Colégio Estadual Professora Ivaneck Maria Aguiar Costa, uma escola pública situada no Distrito de Porto Sauipe, localizado no litoral norte da Bahia, sendo o público-alvo uma turma do terceiro ano do ensino médio composta por quarenta e dois estudantes matriculados. Os resultados mostraram indícios de que o método utilizado ampliou a interação entre os estudantes, favoreceu a mediação social e possibilitou avanços conceituais, alinhando-se à noção de Zona de Desenvolvimento Proximal. A utilização do Notebooklm, ChatGPT e Spotify for Creator para a criação de material didático, à primeira vista pareceu ser um caminho viável utilizado para melhorar a compreensão dos conceitos do Modelo Padrão de Partículas Elementares, sem substituir o papel mediador do professor. Conclui-se que a integração entre Aprendizagem Baseada em Equipes e Inteligência Artificial constitui uma estratégia promissora para o ensino de Física na Educação Básica, promovendo maior engajamento, argumentação científica e aprendizagem.
dc.description.abstract2This dissertation aims to investigate the use of Team-Based Learning and Artificial Intelligence tools as enhancers of the teaching of the Weak Nuclear Interaction in the third year of high school, using Vygotsky’s Sociocultural Theory as the theoretical framework. The specific objectives were to develop tutorials and instructional materials based on Artificial Intelligence, to plan and implement individual and team-based activities on weak interaction and radioactive decay, and to compare students’ performance in the individual and collaborative stages of the learning process. The educational product developed includes a guide for the creation of AI-mediated videocasts and a repository of instructional materials. The research was conducted at Colégio Estadual Professora Ivaneck Maria Aguiar Costa, a public school located in the district of Porto Sauípe, on the northern coast of the state of Bahia, Brazil. The target audience was a third-year high school class composed of forty-two enrolled students. The results showed evidence that the method increased interaction among students, promoted social mediation, and enabled conceptual advances, aligning with the notion of the Zone of Proximal Development. The use of NotebookLM, ChatGPT, and Spotify for Creators for the creation of instructional materials initially appeared to be a viable approach to improving the understanding of concepts related to the Standard Model of Elementary Particles, without replacing the teacher’s mediating role. It is concluded that the integration of Team-Based Learning and Artificial Intelligence constitutes a promising strategy for teaching Physics in Basic Education, promoting greater engagement, scientific argumentation, and learning.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationDores, Jorge Lucio Rodrigues das. Ensino da interação nuclear fraca com auxílio de ferramentas de Inteligência Artificial no ensino médio: abordagem baseada em pressupostos da teoria sociocultural de Vygotsky e aprendizagem baseada em equipes. Orientador: Jader Cristiano Magalhães de Albuquerque. 2026. 140f. Dissertação (Mestrado em Ensino de Física). Departamento de Ciências Exatas e da Terra. Campus I, Universidade do Estado da Bahia, Salvador - BA, 2026.
dc.identifier.urihttps://saberaberto.uneb.br/handle/20.500.11896/11306
dc.identifier2.Latteshttps://lattes.cnpq.br/0112442762049684
dc.identifier2.ORCIDhttps://orcid.org/0009-0003-0088-5654
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade do Estado da Bahia
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ensino de Física
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/
dc.rights2Attribution 3.0 Brazilen
dc.subject.keywordsEnsino de Física
dc.subject.keywordsInteração Nuclear Fraca
dc.subject.keywordsInteligência Artificial
dc.subject.keywordsAprendizagem Baseada em Equipes
dc.subject.keywordsTeoria Sociocultural de Vygotsky
dc.titleEnsino da interação nuclear fraca com auxílio de ferramentas de inteligência artificial no ensino médio: abordagem baseada em pressupostos da teoria sociocultural de Vygotsky e aprendizagem baseada em equipes
dc.title.alternativeTeaching weak nuclear interaction with the aid of artificial intelligence tools in high school: an approach based on the assumptions of Vygotsky's sociocultural theory and team-based learning
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
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Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu (Mestrado Profissional) em Ensino de Física (PROFIFÍSICA - MNPEF)