Descrição
INTRODUÇÃO
PARTE I — FUNDAMENTOS DA EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA E DA APRENDIZAGEM DIGITAL
1 RELAÇÃO ENTRE EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA E TECNOLOGIA
1.1 Evolução da EaD
1.1.1 Formulações fundacionais
1.1.2 Comunicação e interação
1.1.3 Dos fundamentos às decisões pedagógicas
1.2 Transformações tecnológicas contemporâneas
1.2.1 Conectivismo, ubiquidade e aprendizagem orientada por dados
1.2.2 Mobilidade, dados e IA na reconfiguração da aprendizagem
1.2.3 Convergência tecnológica e implicações pedagógicas
1.3 Da modalidade à estratégia educacional
2 FUNDAMENTOS DA APRENDIZAGEM
2.1 Teorias da aprendizagem
2.1.1 Behaviorismo: automação e controle pedagógico
2.1.2 Cognitivismo: organização e apoio à aprendizagem
2.1.3 Construtivismo: interação e aprendizagem em rede
2.1.4 Conectivismo: lógica integradora
2.2 Fundamentos psicológicos aplicados a sistemas inteligentes
2.2.1 Scaffolding e Zona de Desenvolvimento Proximal
2.2.2 Carga cognitiva e design instrucional
2.2.3 Estado de flow e engajamento ótimo
2.2.4 Necessidades e bem-estar na aprendizagem digital
3 IA EM SUPORTE À EDUCAÇÃO
3.1 IA na educação: conceitos estruturantes
3.2 IA no apoio à aprendizagem
3.3 IA na mediação pedagógica e no trabalho docente
3.4 IA na avaliação da aprendizagem
3.5 IA na gestão educacional e no uso de dados
PARTE II — DOS LMSs AOS ECOSSISTEMAS INTELIGENTES DE APRENDIZAGEM
4 LMS EM TRANSIÇÃO
4.1 Modelo LMS: arquitetura e funcionalidades estruturantes
4.2 Comparação estratégica entre LMSs
4.3 Consolidação institucional dos LMSs
4.4 Limitações estruturais dos LMSs
4.5 Learning Experience Platforms
4.6 Sistemas, ambientes e IA
4.6.1 Sistemas tutores inteligentes
4.6.2 Conceitos e terminologia
4.6.3 Paradigmas de incorporação da IA
5 AGENTES DE IA
5.1 Agentes de IA: conceituação e características estruturantes
5.2 Tipologia de agentes educacionais
5.2.1 Agentes pedagógicos
5.2.2 Agentes de curadoria e recomendação
5.2.3 Agentes analíticos e de monitoramento
5.2.4 Agentes administrativos e de suporte
5.2.5 Agentes conversacionais
5.3 Agentes nos paradigmas de incorporação da IA
5.3.1 Agentes no aprimoramento evolutivo
5.3.2 Agentes na hibridização arquitetural
5.3.3 Agentes na ruptura paradigmática
5.4 Orquestração de agentes em ecossistemas
5.5 Desafios e perspectivas críticas
6 ECOSSISTEMAS INTELIGENTES DE APRENDIZAGEM
6.1 Dimensão institucional dos ecossistemas de aprendizagem
6.2 Capacidade institucional
6.3 Limites e viabilidade no contexto brasileiro
PARTE III — DESIGN DE APRENDIZAGEM E CRIAÇÃO DE CONTEÚDO COM IA
7 DESIGN DE APRENDIZAGEM COM SUPORTE ALGORÍTMICO
8 CRIAÇÃO DE CONTEÚDO DE APRENDIZAGEM COM IA GENERATIVA
8.1 Textos educacionais
8.2 Roteiros para vídeos e aulas gravadas
8.3 Imagens, esquemas e representações conceituais
8.4 Slides e apresentações
8.5 Infográficos e sínteses visuais
8.6 Áudios e podcasts educacionais
8.7 Experiências imersivas: realidade aumentada, virtual e mista
8.8 Atividades, exercícios e práticas de aprendizagem
PARTE IV — COMPETÊNCIAS COMO BASE DA GOVERNANÇA DE IA NA EAD
9 GOVERNANÇA DE IA NA EAD
9.1 Fundamentos e frameworks de governança da IA educacional
9.2 Ética aplicada e responsabilidade algorítmica
9.3 Transparência, explicabilidade e accountability
9.4 Conformidade regulatória e marcos normativos
10 COMPETÊNCIAS PARA GOVERNANÇA, ENSINO E APRENDIZAGEM
10.1 Competências para gestores e educadores
10.1.1 Competências digitais
10.1.2 Competências técnicas (literacia em IA)
10.1.3 Competências pedagógicas, críticas e éticas
10.2 Competências para estudantes
10.3 Estratégias institucionais de capacitação
CONSIDERAÇÕES FINAIS
REFERÊNCIAS
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