Otimizando O Trabalho Do Professor De Matemática: Um Guia Prático Para Integração De Ia, Latex E Correção Óptica Nas Avaliações Como Produto Educacional Para A Educação Básica
Avaliação de aprendizagem; Inteligência Artificial; LATEX; Correção Óptica; BNCC; Educação Matemática.
A docência no Brasil, especialmente na Educação Básica, enfrenta desafios estruturais e constante sobrecarga de trabalho, fatores que comprometem o tempo e a dedicação do professor a etapas essenciais da profissão, como o acompanhamento pedagógico individualizado. Diante desse cenário, esta dissertação buscou construir um fluxo de trabalho integrado e de baixo custo para otimizar a elaboração, a correção e a análise de resultados em avaliações de Matemática. Com base em uma pesquisa de desenvolvimento de natureza aplicada, estruturou-se um Produto Educacional no formato de Guia Prático, subdividido em quatro etapas principais: 1) concepção de itens alinhados à Base Nacional Comum Curricular (BNCC) utilizando Inteligência Artificial Generativa; 2) composição gráfica estruturada em LATEX; 3) correção automatizada via reconhecimento óptico de marcas (OMR); e 4) análise estatística e pedagógica auxiliada por IA, em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (??). Esse fluxo foi aplicado em situação real em cinco turmas do 1º ano do Ensino Médio de uma escola pública localizada na cidade de Maceió (AL), onde foram coletados e processados os dados das avaliações de mais de 200 estudantes. Os resultados demonstraram a capacidade do modelo de gerar relatórios diagnósticos precisos em curto intervalo de tempo, identificando lacunas de aprendizagem e sugerindo intervenções com base na análise de distratores. Conclui-se que a integração dessas tecnologias não substitui o papel crítico e analítico do professor, mas apresenta forte potencial como assistente na automação de tarefas mecânicas, otimizando o tempo docente e possibilitando um diagnóstico profundo mesmo em cenários de escassez de recursos