IA Generativa como Parceira de Ensino para Percursos de Aprendizagem Personalizados — Dar es Salaam e Dodoma, Tanzânia

A investigadora Juliana Kamaghe (Universidade Aberta da Tanzânia) estudou como as ferramentas de IA generativa podem ajudar professores do secundário na Tanzânia a construir percursos de aprendizagem personalizados para os alunos. Em escolas de Dar es Salaam (urbana) e Dodoma (semiurbana/rural), 120 professores testaram ferramentas de IA generativa acessíveis — principalmente ChatGPT e Grok, além de ferramentas como Curipod e MagicSchool.ai — para gerar planos de aula semanais alinhados com os objetivos do currículo nacional, produzir automaticamente testes com dificuldade adaptativa e adaptar conteúdos aos perfis de diagnóstico dos alunos.

O estudo usou um desenho misto convergente e paralelo: uma vertente quantitativa pré/pós (testes t emparelhados) que mediu o envolvimento e o desempenho dos alunos, bem como a carga de trabalho docente, combinada com registos de utilização, inquéritos abertos e grupos focais. Os resultados reportados incluem um aumento do envolvimento dos alunos de 2,8 para 4,3 numa escala de 5 pontos e das notas médias de 61% para 75%, além de reduções reportadas pelos professores na carga de preparação das aulas. Os professores descreveram as ferramentas como intuitivas e úteis para diferenciar o ensino. Os resultados são reportados tanto na Research in Learning Technology (Association for Learning Technology, Reino Unido) como na Journal of Issues and Practice in Education da Universidade Aberta da Tanzânia (vol. 17, n.º 2, 2026).

Trata-se de um estudo pré/pós de uma única investigadora e uma única coorte, sem grupo de controlo sem IA, pelo que os ganhos reportados não podem ser claramente separados de efeitos de novidade, entusiasmo dos professores ou mudanças concorrentes no ensino, e as medidas autorreportadas de carga de trabalho e envolvimento podem ser otimistas. Os autores reconhecem abertamente que as escolas rurais (mais frequentes em torno de Dodoma) enfrentam lacunas persistentes de conectividade, equipamento e formação que limitam uma escala equitativa, posicionando isto como um projeto-piloto encorajador e não como um modelo comprovado e pronto para escalar.