Vibe Coding como Caminho para o Letramento Crítico em IA na Educação Superior
de Lima Prestes, José Augusto
- Publisher
- Zenodo
- Language
- en
Abstract
Este pôster apresenta um recorte analítico do estudo “Vibe Coding como Caminho para o Letramento Crítico em IA na Educação Superior”, selecionado para apresentação no X Seminário de Inovações Curriculares (realizado na Faculdade de Ciências Médicas da Unicamp entre os dias 4 e 6 de novembro de 2025). O pôster foi reconhecido entre os melhores trabalhos do evento e selecionado para publicação na forma de artigo completo nos anais, com previsão para junho de 2026. A proposta investiga o vibe coding como estratégia pedagógica mediada por IA Generativa, fundamentada na Teoria da Carga Cognitiva (Sweller, 1988; 2010) e em revisão de literatura recente (2025) sobre ensino de programação e cognição assistida por modelos de linguagem. Partindo da hipótese de que o prompt-based coding pode reduzir carga extrínseca e liberar recursos cognitivos para a Carga Germana (processos de raciocínio, metacognição e autoria intelectual), o estudo discute dimensões progressivas de interação com IA, propondo um fluxograma com base no framework "Talking To, Through and About AI", proposto por Woo et al. (2025): Intenção: definição do problema pelo aluno que faz uso da IA Generativa; Prompt: etapa de formulação da demanda e interação, mediante prompt, com a ferramenta; Geração: processo de desenvolvimento, pela IA Generativa, da versão inicial do código solicitado; Análise Crítica: avaliação, pelo aluno do resultado trazido pela IA Generativa, considerando os aspectos funcionais e éticos, bem como eventuais vieses na resposta; Metacognição: reflexão crítica, pelo aluno, sobre os motivos pelos quais a resposta foi proposta pela IA Generativa; Autoria: incorporação da agência autoral pelo aluno, mediante a compreensão da resposta e a ação própria sobre o conteúdo, decidindo o que manter, rejeitar ou refinar; Iteração: reinício do ciclo, até obter o resultado final desejado. A síntese teórica articula riscos documentados na literatura — tais como dependência operacional, ciclos improdutivos de tentativa e erro, superficialidade conceitual — com potencialidades pedagógicas quando a IA é reposicionada como ferramenta epistêmica e não como substituta do raciocínio. O material contribui para discussões sobre Letramento Crítico em IA, metodologias ativas, formação docente e desenho instrucional em ambientes educacionais mediados por modelos generativos.
Full text
Introdução e Objetivos ● O atual uso acrítico da IA Gen foca na ferramenta, não na formação crítica do aluno (Beale, 2025; Tadimalla; Maher, 2025). ● Objetivo: usar o vibe coding como ferramenta pedagógica a fim de mudar o foco do problema (dependência da ferramenta) para a proposta (desenvolvimento do letramento crítico). “Vibe Coding”: programar usando linguagem natural para que a IA Gen crie o código (Horvat, 2025; Gadde, 2025; Wang, 2025). Metodologia de estudo e forma de análise de resultados ● Revisão de literatura (2025) sobre vibe coding e IA Gen na educação superior, com foco em impactos na carga cognitiva (Sweller, 2010): reduz Carga Extrínseca (esforço irrelevante para o aprendizado) e libera recursos cognitivos para a Carga Germana (esforço produtivo). ● Possibilidade de emprego do vibe coding de forma crítica (Woo et al., 2025; Ilagan, 2025): “Talking to AI” (criar prompts eficazes); “Talking about AI” (refletir sobre os outputs da IA); e “Talking through AI” (competência de agência e autoria, negociando com a IA o produto final). Resultados e Discussão ● Alunos novatos raramente leem o código (Geng et al., 2025), entrando em “ciclos viciosos” de erro-correção sem aprendizado (Rahe; Maalej, 2025). Risco de atrofia de competências (Horvat, 2025). Ausência de de políticas institucionais e formação docente em ética e autoria dificultam a adoção da IA Gen (Chan, 2023; Scosa, 2025). Conclusão ●Vibe coding deve deslocar o foco da memorização de sintaxe (Carga Extrínseca) para o desenvolvimento da Carga Germana (análise crítica e ética), transformando a IA Gen em um parceiro de cocriação, exigindo julgamento humano, agência autoral e responsabilidade ética com autonomia intelectual. Referências principais (1) HORVAT, M et al. A Comparative Study of Vibe Coding with ChatGPT and Gemini in Front-end Web Development. Proc. of the CECIIS, 2025; (2) RAHE, C.; MAALEJ, W. How Do Programming Students Use Generative AI? Proc. ACM Softw. Eng., v. 2, n. FSE, FSE045, p. 1-23, jul. 2025; (3) SWELLER, J. Element Interactivity and Intrinsic, Extraneous, and Germane Cognitive Load. Educ Psychol Rev, v. 22, 2010. 97 - Vibe Coding como Caminho para o Letramento Crítico em IA na Educação Superior José Augusto de Lima Prestes – FEEC/Unicamp, [email protected] Inteligência Artificial e Metodologias Ativas com Tecnologias Digitais na Educação Superior Vibe Coding; Inteligência Artificial; Letramento Crítico; Ética Algorítmica; Educação Superior
