Pós-Graduação EAD em Inteligência Artificial aplicada à docência no Ensino Superior - 720 Horas

Compreender os fundamentos da Inteligência Artificial e suas aplicações na educação superior. Utilizar ferramentas de IA generativa no planejamento e desenvolvimento de práticas pedagógicas. Integrar metodologias ativas e recursos tecnológicos aos processos de ensino e aprendizagem. Criar estratégias de avaliação da aprendizagem apoiadas por Inteligência Artificial.

A Pós-graduação em Inteligência Artificial aplicada à docência no Ensino Superior capacita professores e profissionais da educação para incorporar a Inteligência Artificial de maneira pedagógica, estratégica e responsável às diferentes etapas do trabalho docente. O curso parte dos desafios contemporâneos do Ensino Superior para apresentar possibilidades concretas de utilização da IA no planejamento de aulas, desenvolvimento de conteúdos, criação de atividades, elaboração de avaliações, produção acadêmica e análise de evidências de aprendizagem. A proposta valoriza a atuação docente como elemento central, utilizando a tecnologia como apoio ao planejamento, à personalização e à tomada de decisões pedagógicas.

Conheça o conteúdo do curso Inteligência Artificial aplicada à docência no Ensino Superior

Grade do curso

Módulo 1: Inteligência Artificial, Ensino Superior e Transformações da Docência

  - Histórico e Princípios de Inteligência Artificial
  - IA Generativa
  - Inteligência Artificial e Aplicação na Educação
  - Da docência presencial à virtual: transformações, mudanças e paradigmas

Módulo 2: Didática Universitária, Aprendizagem e Metodologias Inovadoras

  - Ensino e aprendizagem: dois processos básicos da didática
  - A importância da didática na formação do professor
  - Metodologias Ativas: principais fundamentos e aplicação da IA
  - Abordagens inovadoras para o ensino e aprendizagem com o uso de IA

Módulo 3: Planejamento, Design Instrucional e Alinhamento Pedagógico

  - Educação contemporânea: currículo, didática e planejamento a partir de um olhar sociológico
  - A tecnologia e o processo de planejamento didático-pedagógico
  - Inteligência Artificial no planejamento instrucional
  - Relação entre objetivos de aprendizagem, estratégias e avaliação

Módulo 4: Engenharia de Prompts e Competências de IA para Docentes Universitários

  - Engenharia de Prompts: como criar comandos eficazes
  - Prompts de IA para professores: especificações e técnicas de elaboração
  - Prompts do ChatGPT: comandos e integrações
  - Dimensões, aspectos e progressão de competências em IA para professores

Módulo 5: Ecossistema de Plataformas de IA e Produtividade Acadêmica

  - Ambientação e letramento digital para docentes e mediadores pedagógicos
  - Organização de tarefas e projetos com ferramentas digitais
  - Seleção e integração de plataformas de IA para docência e produtividade acadêmica
  - Ferramentas de IA para apresentações, mapas de ideias e organização visual do conhecimento

Módulo 6: Produção de Aulas, Apresentações e Materiais Acadêmicos com IA

  - Elaboração de material didático digital apoiado por Inteligência Artificial
  - Planejamento e produção de materiais didáticos digitais na EAD
  - Multiletramentos, Multimodalidades e Ensino
  - Arquitetura de apresentações acadêmicas com IA: narrativa, evidências, visualização e interação

Módulo 7: Avaliação da Aprendizagem no Ensino Superior com IA

  - Avaliação formativa, somativa e diagnóstica no desenho do curso
  - Instrumentos e Estratégias Avaliativas
  - Evidências de aprendizagem e critérios de sucesso instrucional
  - Design de avaliações no ensino superior com IA: perfil, metodologia, objetivos e tipo de avaliação

Módulo 8: Construção de Questões Contextualizadas e Itens de Alta Complexidade

  - Arquitetura de questões contextualizadas por competências e habilidades
  - Construção de itens objetivos com IA: texto-base, comando, alternativas e distratores
  - Questões discursivas, estudos de caso e situações-problema com IA
  - Validação técnica de questões com IA: dificuldade, clareza, alinhamento e vieses

Módulo 9: Pesquisa Científica, Revisão de Literatura e Orientação Acadêmica com IA

  - Introdução à Metodologia Científica e a Produção Acadêmica
  - O Referencial Teórico e a Pesquisa Bibliográfica
  - Instrumentos de pesquisa, coleta e análise de dados
  - IA aplicada à pesquisa científica: busca, triagem, leitura e síntese de literatura

Módulo 10: Construção, Revisão e Publicação de Artigos Científicos com IA

  - Artigo científico: estrutura, linguagem e referenciação
  - Normas da ABNT: citação, referências e ética na pesquisa
  - Gêneros discursivos acadêmicos e científicos
  - Construção e revisão de artigos científicos com IA: estrutura, argumentação, evidências e submissão

Módulo 11: Desenvolvimento de Carreira, Reposicionamento e Autoridade Acadêmica com IA

  - Planejamento e Gestão de Carreira: alinhando objetivos pessoais e profissionais
  - Transformações no mundo do trabalho
  - Reposicionamento profissional docente com IA e LinkedIn: diagnóstico, proposta de valor e perfil estratégico
  - Comunicação científica e autoridade acadêmica com IA: artigos de opinião, resenhas, divulgação e networking

Módulo 12: Ética, Autoria, Integridade Acadêmica e Governança da IA no Ensino Superior

  - Dilemas éticos e morais sobre IA: debates sobre autoria, plágio e validação de materiais digitais
  - Fundamentos da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD)
  - Aspectos éticos e legais da IA
  - Política institucional de uso da IA no ensino superior: autoria, transparência, avaliação e proteção de dados
Inteligência Artificial aplicada à docência no Ensino Superior 720hrsbbbbbbMódulo: Módulo 1: Inteligência Artificial, Ensino Superior e Transformações da Docênciabbb  - Histórico e Princípios de Inteligência Artificialbbb  - IA Generativabbb  - Inteligência Artificial e Aplicação na Educaçãobbb  - Da docência presencial à virtual: transformações, mudanças e paradigmasbbbbbbMódulo: Módulo 2: Didática Universitária, Aprendizagem e Metodologias Inovadorasbbb  - Ensino e aprendizagem: dois processos básicos da didáticabbb  - A importância da didática na formação do professorbbb  - Metodologias Ativas: principais fundamentos e aplicação da IAbbb  - Abordagens inovadoras para o ensino e aprendizagem com o uso de IAbbbbbbMódulo: Módulo 3: Planejamento, Design Instrucional e Alinhamento Pedagógicobbb  - Educação contemporânea: currículo, didática e planejamento a partir de um olhar sociológicobbb  - A tecnologia e o processo de planejamento didático-pedagógicobbb  - Inteligência Artificial no planejamento instrucionalbbb  - Relação entre objetivos de aprendizagem, estratégias e avaliaçãobbbbbbMódulo: Módulo 4: Engenharia de Prompts e Competências de IA para Docentes Universitáriosbbb  - Engenharia de Prompts: como criar comandos eficazesbbb  - Prompts de IA para professores: especificações e técnicas de elaboraçãobbb  - Prompts do ChatGPT: comandos e integraçõesbbb  - Dimensões, aspectos e progressão de competências em IA para professoresbbbbbbMódulo: Módulo 5: Ecossistema de Plataformas de IA e Produtividade Acadêmicabbb  - Ambientação e letramento digital para docentes e mediadores pedagógicosbbb  - Organização de tarefas e projetos com ferramentas digitaisbbb  - Seleção e integração de plataformas de IA para docência e produtividade acadêmicabbb  - Ferramentas de IA para apresentações, mapas de ideias e organização visual do conhecimentobbbbbbMódulo: Módulo 6: Produção de Aulas, Apresentações e Materiais Acadêmicos com IAbbb  - Elaboração de material didático digital apoiado por Inteligência Artificialbbb  - Planejamento e produção de materiais didáticos digitais na EADbbb  - Multiletramentos, Multimodalidades e Ensinobbb  - Arquitetura de apresentações acadêmicas com IA: narrativa, evidências, visualização e interaçãobbbbbbMódulo: Módulo 7: Avaliação da Aprendizagem no Ensino Superior com IAbbb  - Avaliação formativa, somativa e diagnóstica no desenho do cursobbb  - Instrumentos e Estratégias Avaliativasbbb  - Evidências de aprendizagem e critérios de sucesso instrucionalbbb  - Design de avaliações no ensino superior com IA: perfil, metodologia, objetivos e tipo de avaliaçãobbbbbbMódulo: Módulo 8: Construção de Questões Contextualizadas e Itens de Alta Complexidadebbb  - Arquitetura de questões contextualizadas por competências e habilidadesbbb  - Construção de itens objetivos com IA: texto-base, comando, alternativas e distratoresbbb  - Questões discursivas, estudos de caso e situações-problema com IAbbb  - Validação técnica de questões com IA: dificuldade, clareza, alinhamento e viesesbbbbbbMódulo: Módulo 9: Pesquisa Científica, Revisão de Literatura e Orientação Acadêmica com IAbbb  - Introdução à Metodologia Científica e a Produção Acadêmicabbb  - O Referencial Teórico e a Pesquisa Bibliográficabbb  - Instrumentos de pesquisa, coleta e análise de dadosbbb  - IA aplicada à pesquisa científica: busca, triagem, leitura e síntese de literaturabbbbbbMódulo: Módulo 10: Construção, Revisão e Publicação de Artigos Científicos com IAbbb  - Artigo científico: estrutura, linguagem e referenciaçãobbb  - Normas da ABNT: citação, referências e ética na pesquisabbb  - Gêneros discursivos acadêmicos e científicosbbb  - Construção e revisão de artigos científicos com IA: estrutura, argumentação, evidências e submissãobbbbbbMódulo: Módulo 11: Desenvolvimento de Carreira, Reposicionamento e Autoridade Acadêmica com IAbbb  - Planejamento e Gestão de Carreira: alinhando objetivos pessoais e profissionaisbbb  - Transformações no mundo do trabalhobbb  - Reposicionamento profissional docente com IA e LinkedIn: diagnóstico, proposta de valor e perfil estratégicobbb  - Comunicação científica e autoridade acadêmica com IA: artigos de opinião, resenhas, divulgação e networkingbbbbbbMódulo: Módulo 12: Ética, Autoria, Integridade Acadêmica e Governança da IA no Ensino Superiorbbb  - Dilemas éticos e morais sobre IA: debates sobre autoria, plágio e validação de materiais digitaisbbb  - Fundamentos da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD)bbb  - Aspectos éticos e legais da IAbbb  - Política institucional de uso da IA no ensino superior: autoria, transparência, avaliação e proteção de dadosbbb

Cada unidade de aprendizagem é composta por uma apresentação; um capítulo de livro; uma dica do professor, que poderá ser uma videoaula; 1 quiz com 5 questões de múltipla escolha com o objetivo de promover melhor fixação de cada conteúdo, links e materiais complementares. Observa-se que o quiz não possuem caráter avaliativo, ou seja, não comporão sua nota para a certificação. Como avaliação, cada módulo contará com uma prova de 5 questões de múltipla escolha que valerá 10 pontos, sendo necessário atingir a nota mínima 6 para aprovação. Caso o aluno não obtenha essa nota na primeira tentativa, uma nova chance é disponibilizada. Por fim, se ainda na segunda tentativa o aluno for reprovado, ele poderá realizar uma nova tentativa mediante ao pagamento de uma taxa.

Esta pós-graduação destina-se a professores do Ensino Superior, docentes de graduação e pós-graduação, coordenadores de cursos, mediadores pedagógicos, designers instrucionais, profissionais de educação a distância, gestores acadêmicos, pesquisadores e demais profissionais envolvidos com planejamento, desenvolvimento, avaliação e gestão de processos educacionais no Ensino Superior.