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    Inteligência artificial e educação pública brasileira: uma análise legislativa nacional sobre desigualdades digitais e educacionais
    (Universidade de Mogi das Cruzes, 2025-08-25) Compri, Adler Zambelli; Arruda, Agnes de Sousa
    Esta dissertação examina, por meio de análise documental e revisão de literatura, como a legislação brasileira sobre Inteligência Artificial dialoga com os debates sobre desigualdades digitais e educacionais na educação pública. Trata-se de um estudo qualitativo, bibliográfico e documental que mapeia conceitos de IA fraca e suas aplicações educacionais, identifica os principais marcos legais nacionais (como o Marco Civil da Internet, a LGPD e a Estratégia Brasileira de IA, além de projetos em tramitação) e discute a produção acadêmica recente sobre desigualdades no acesso, uso e apropriação de tecnologias. O trabalho também reflete, à luz de referenciais internacionais, sobre lacunas e desafios normativos relativos a transparência, proteção de dados, contratualização pública, formação docente e governança algorítmica. Os achados indicam que, apesar de princípios relevantes enunciados no plano normativo, persistem limites de implementação que condicionam uma adoção equitativa e eticamente responsável da IA; ao mesmo tempo, identificam-se potencialidades para personalização pedagógica, apoio ao trabalho docente e otimização de rotinas administrativas quando orientadas por critérios de equidade, ética e responsabilização algorítmica.
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