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http://hdl.handle.net/11612/8847| Autor(a): | Silva, Weslley Nunes da |
| Orientador: | Cruz, Betty Clara Barraza De La |
| Título: | Matemai - Inteligência artificial e machine learning como motores da gamificação adaptativa no ensino de Matemática |
| Palavras-chave: | Inteligência Artificial na Educação;Sistemas Tutores Inteligentes;Gamificação Adaptativa;Zona de Desenvolvimento Proximal;Ensino de Matemática;Artificial Intelligence in Education;Intelligent Tutoring Systems;Adaptive Gamifi cation;Zone of Proximal Development;Mathematics Teaching |
| Data do documento: | 11-Jun-2026 |
| Editor: | Universidade Federal do Tocantins |
| Programa: | Programa de Mestrado Profissional em Matemática - ProfMat |
| Citação: | SILVA, Weslley Nunes da. Matemai - Inteligência artificial e machine learning como motores da gamificação adaptativa no ensino de Matemática.2026.92f. Dissertação (Mestrado Profissional em Matemática) – Universidade Federal do Tocantins, Programa de Pós-Graduação em Matemática, Palmas, 2026. |
| Resumo: | A instrução matemática no Ensino Fundamental II vive um impasse crônico. A persistência de modelos pedagógicos padronizados, que negligenciam a heterogeneidade das turmas, acaba por cristalizar o desinteresse e alimentar a ansiedade matemática. É neste cenário que a inteligência artificial e as tecnologias adaptativas surgem como uma promessa de personalização em larga escala. Contudo, há um problema latente: a maioria das plataformas contemporâneas foca se estritamente na adaptação do conteúdo, deixando a motivação entregue a mecânicas de gamificação frias e estáticas. Essa lacuna é fatal. Ela falha ao não reconhecer a pluralidade dos perfis discentes, impedindo que o aluno alcance o tão necessário “Estado de Fluxo”. O MatemAI nasce para romper este ciclo. Este estudo detalha o desenvolvimento e a avaliação de um sistema tutor inteligente que utiliza a inteligência artificial generativa para moldar não só o nível de desafio, mas a própria narrativa e as recompensas de acordo com o perfil do utilizador. A investigação, de natureza aplicada e exploratória, seguiu o rigor da pesquisa baseada em design. A intervenção prática ocorreu na Escola Estadual Vila Guaracy, em Gurupi (TO), com uma amostra de 57 estudantes do 9º ano. A arquitetura do software assenta no modelo Google Gemini. Através de uma engenharia de prompt restritiva e do método de Cadeia de Pensamento, o sistema atua como um agente socrático focado na oferta de andaimes cognitivos na zona de desenvolvimento proximal de Vygotsky. A telemetria digital não mente: os dados evidenciaram um salto progressivo no engajamento voluntário e na resiliência dos alunos. A validação por pares atestou a segurança pedagógica do artefato, destacando a erradicação de alucinações matemáticas e a precisão da inteligência artificial em traduzir abstrações para o cotidiano. Conclui-se que o MatemAI democratiza a tutoria individualizada na escola pública, posicionando-se como um mediador que fortalece a atuação docente por meio da análise de aprendizagem. |
| Abstract: | Mathematics instruction in middle school faces a chronic deadlock. The persistence of one size-fits-all pedagogical models, which neglect classroom heterogeneity, ultimately cements disinterest and fuels math anxiety. Against this backdrop, artificial intelligence and adaptive technologies emerge as a promise for large-scale personalization. However, a latent problem remains: most contemporary platforms focus strictly on adapting content, leaving motivation to rely on cold, static gamification mechanics. This gap is critical. By failing to recognize the plurality of student profiles, it prevents learners from reaching the much-needed “Flow State”. MatemAI was born to break this cycle. This study details the development and evaluation of an intelligent tutoring system that leverages generative artificial intelligence to tailor not only the level of challenge, but also the narrative and rewards according to the user’s profile. The research, applied and exploratory in nature, followed the rigorous framework of Design-Based Research. The practical intervention took place at the Vila Guaracy State School in Gurupi (TO), involving a sample of 57 ninth-grade students. The software architecture is powered by the Google Gemini model. Through restrictive prompt engineering and the Chain-of-Thought method, the system acts as a Socratic agent focused on providing cognitive scaffolding within Vygotsky’s zone of proximal development. The digital telemetry speaks for itself: the data revealed a progressive leap in voluntary engagement and student resilience. Peer validation affirmed the pedagogical safety of the artifact, highlighting the eradication of mathematical hallucinations and the AI’s precision in translating abstract concepts into everyday contexts. Ultimately, MatemAI democratizes individualized tutoring in the public school system, positioning itself as a mediating tool that empowers teaching practice through learning analytics. |
| URI: | http://hdl.handle.net/11612/8847 |
| Aparece nas coleções: | Mestrado Profissional em Matemática |
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