BIG DATA E MACHINE LEARNING NO ENSINO DE MATEMÁTICA: ESTRATÉGIAS BASEADAS EM ANÁLISES ESTATÍSTICAS PARA O DESENVOLVIMENTO DO PENSAMENTO ALGÉBRICO E QUANTITATIVO NA EDUCAÇÃO BÁSICA
Resumo
Esta pesquisa aborda o uso de Big Data e Machine Learning no ensino de Matemática, com foco em como essas tecnologias podem promover o desenvolvimento do pensamento algébrico e quantitativo na Educação Básica. A crescente inserção das Tecnologias Digitais de Informação e Comunicação (TDICs) no ensino exige novas abordagens metodológicas que integrem ferramentas tecnológicas de maneira eficiente. A problemática central envolve a resistência ao uso dessas tecnologias por parte de educadores e a falta de infraestrutura nas escolas. O objetivo principal é investigar como Big Data e Machine Learning podem ser aplicados no ensino de Matemática para melhorar o aprendizado dos alunos. A metodologia adotada baseia-se no paradigma neoperspectivista giftedeano, utilizando teorias como a Pedagogia Crítica, Construtivismo e a Teoria da Aprendizagem Significativa. O método empregado foi o hipotético-dedutivo, aliado à revisão bibliográfica e documental narrativa, com consulta a bases de dados como Google Scholar, Scopus e ERIC, totalizando a análise de 50 trabalhos. Os principais achados indicam que o uso de Big Data e Machine Learning no ensino de Matemática pode contribuir para personalizar a aprendizagem, mas enfrenta desafios em termos de infraestrutura e capacitação docente. As lacunas encontradas incluem a falta de teorias consolidadas sobre o uso dessas tecnologias na educação matemática. As limitações incluem a abordagem qualitativa e o escopo restrito da pesquisa. As contribuições incluem uma melhor compreensão de como essas tecnologias podem transformar o ensino de Matemática. O valor agregado está na promoção de práticas educacionais mais inclusivas e inovadoras.
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