Kovari A. A systematic review of AI-powered collaborative learning in higher education: Trends and outcomes from the last decade. Soc Sci Humanit Open. 2025;11:101335. doi:10.1016/j.ssaho.2025.101335.
García Dieguez M. Comentário sobre a Colaboração Potencializada por IA: Quando a Inteligência Artificial Fortalece a Aprendizagem entre Pares. [Internet]. Organização Pan-Americana da Saúde. Repositório Bibliográfico. Citado em: 10/07/2025. Disponível em: https://campus.paho.org/pt-br/repo/colaboracao-potencializada-ia-quando-inteligencia-artificial-fortalece-aprendizagem-pares
García Dieguez M.
CEEProS Universidad Nacional del Sur
Este artigo é altamente relevante para docentes, designers instrucionais e gestores de programas virtuais interessados em compreender como a inteligência artificial pode fortalecer a aprendizagem colaborativa no ensino superior. A revisão sintetiza estudos da última década sobre ferramentas como analítica preditiva da aprendizagem, sistemas de recomendação, chatbots, tutores inteligentes, feedback automatizado, ambientes imersivos e monitoramento emocional ou fisiológico. Embora não seja especificamente voltado para a educação das profissões da saúde, seus achados são amplamente transferíveis para a educação permanente dos profissionais de saúde, especialmente em atividades baseadas em casos, simulação, aprendizagem entre pares, comunidades de prática e feedback colaborativo.
A revisão incluiu 27 estudos selecionados de acordo com os critérios PRISMA. O artigo demonstra um crescimento expressivo das publicações sobre aprendizagem colaborativa apoiada por inteligência artificial, especialmente entre 2023 e 2024. Os resultados indicam que a IA pode melhorar a aprendizagem colaborativa por meio da personalização das trajetórias de aprendizagem, previsão do desempenho, identificação precoce de estudantes em risco, feedback imediato, apoio ao trabalho em grupo e monitoramento da participação.
O artigo destaca que os sistemas de IA podem auxiliar na formação de grupos, ajustar a dificuldade das tarefas, monitorar a contribuição individual, detectar baixa participação e oferecer recomendações para melhorar a colaboração. Também enfatiza a importância da presença social e do engajamento emocional, destacando que algumas ferramentas baseadas em IA podem analisar expressões faciais, tom de voz e padrões de interação para identificar dificuldades na dinâmica dos grupos. Além disso, ressalta o potencial educativo de laboratórios virtuais, metaverso, simulações, chatbots e sistemas de feedback-feedforward para promover experiências de aprendizagem mais interativas.
Como limitação importante, a estratégia de busca foi restrita e incluiu apenas artigos publicados em inglês. Além disso, muitos dos estudos pertencem às áreas de engenharia, educação geral ou tecnologia educacional, o que exige adaptação contextual antes de sua aplicação à educação médica ou ao desenvolvimento profissional contínuo. O artigo também destaca importantes desafios éticos, como transparência algorítmica, proteção de dados, vieses, dependência tecnológica e a necessidade de manter supervisão humana.
- Utilizar IA para personalizar atividades de aprendizagem colaborativa.
- Aplicar analítica da aprendizagem para identificar participantes em risco, baixa interação ou contribuição desigual nas equipes.
- Projetar tarefas colaborativas adaptativas, nas quais a IA possa oferecer apoio adicional quando o grupo apresentar dificuldades ou aumentar a complexidade conforme o desempenho evolui.
- Incorporar ferramentas de feedback automatizado e feedforward.
- Utilizar chatbots ou assistentes virtuais para apoiar o trabalho em grupo, responder dúvidas frequentes, oferecer orientação metodológica e enviar lembretes de atividades.
- Manter supervisão docente ativa durante todo o processo de aprendizagem.
- Estabelecer diretrizes éticas claras para o uso da inteligência artificial..