Banca de QUALIFICAÇÃO: MARIANA MARCELI DAMACENA DUTRA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : MARIANA MARCELI DAMACENA DUTRA
DATA : 07/08/2026
HORA: 09:00
LOCAL: Plataforma Teams
TÍTULO:

Letramento em Avaliação e o uso de IA na elaboração de instrumentos avaliativos em línguas adicionais: uma pesquisa-ação.

PALAVRAS-CHAVES:

Letramento em Avaliação em contexto de Línguas (LAL); Inteligência Artificial; Formação de Professores; Elaboração de instrumentos avaliativos.

PÁGINAS: 156
RESUMO:

Esta tese de doutorado investiga de que maneira o desenvolvimento do Letramento em Avaliação (LAL) subsidia o uso crítico e ético de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) por professores de línguas adicionais na elaboração de instrumentos avaliativos. Diante da rápida evolução tecnológica e das lacunas históricas na formação docente voltada às práticas avaliativas, o arcabouço teórico articula-se em três eixos: o impacto da Inteligência Artificial na competência comunicativa (Bachman, 1990; Kern, 2024; Xi, 2025); os princípios, funções e abordagens da avaliação de línguas (Scaramucci, 2006; Carless, 2007; Hamp-Lyons, 2017; Brown; Abeywickrama, 2018); e a interseccionalidade crítica entre os letramentos em avaliação e em IA (Stiggins, 1991; Davies, 2008; Inbar-Lourie, 2008; Fulcher, 2012; Xi, 2025). Metodologicamente, adota-se a abordagem da pesquisa-ação (Burns, 2011; Nunan, 1992), estruturada em ciclos de planejamento, intervenção e reflexão. A geração de dados ocorrerá no âmbito de uma Sequência Formativa (curso de extensão) direcionada a professores de língua inglesa, utilizando questionários diagnósticos, gravações e transcrições de aulas síncronas e os próprios instrumentos avaliativos produzidos pelos docentes Os dados qualitativos e quantitativos serão analisados sob o prisma do Interacionismo Sociodiscursivo (Bronckart, 2006), This doctoral thesis investigates how the development of Language Assessment Literacy (LAL) supports the critical and ethical use of Artificial Intelligence (AI) tools by additional language teachers when designing assessment instruments. Faced with rapid technological evolution and historical gaps in teacher education regarding assessment practices, the theoretical framework is structured in three parts: the impact of Artificial Intelligence on communicative competence (Bachman, 1990; Kern, 2024; Xi, 2025); the core principles, functions, and approaches of language assessment (Scaramucci, 2006; Carless, 2007; Hamp-Lyons, 2017; Brown; Abeywickrama, 2018); and the critical intersectionality between assessment and AI literacies (Stiggins, 1991; Davies, 2008; Inbar-Lourie, 2008; Fulcher, 2012; Xi, 2025). Methodologically, it adopts an action research approach (Burns, 2011; Nunan, 1992), structured in cycles of planning, intervention, and reflection. Data collection will take place within a Formative Sequence (an extension course) for English language teachers, utilizing diagnostic questionnaires, recordings and transcriptions of synchronous sessions, and the assessment instruments designed by the teachers themselves. The qualitative and quantitative data will be analyzed through the lens of Socio-Discursive Interactionism (Bronckart, 2006), by combining LAL dimensions (Davies, 2008; Giraldo, 2018; Moraes; por meio da articulação de matrizes baseadas nas dimensões de LAL (Davies, 2008; Giraldo, 2018; Moraes; Furtoso; Giraldo, 2024) e nas Capacidades de Linguagem Docente (Quevedo-Camargo, 2011). Espera-se que este estudo contribua para a emancipação docente e o resgate da intencionalidade pedagógica, evitando que a automação com a IA perpetue assimetrias e injustiças tradicionais no ensino e avaliação de línguas.

MEMBROS DA BANCA:
Externa à Instituição - ELIANE FERNANDES AZZARI - PUC-CAMPINAS
Presidente - 2003773 - GLADYS PLENS DE QUEVEDO PEREIRA DE CAMARGO
Externa à Instituição - ISADORA TEIXEIRA MORAES - UFMG
Interno - 1209022 - RODRIGO ALBUQUERQUE PEREIRA