SISTEMAS ADAPTATIVOS DE APRENDIZAGEM PARA O ENSINO JURÍDICO-TRIBUTÁRIO: ESTADO DA ARTE E PERSPECTIVAS

Autores

  • Lisbino Geraldo Miranda do Carmo
  • Lisbino Geraldo Miranda do Carmo

Resumo

A educação superior contemporânea experimenta transformações profundas impulsionadas pela digitalização, enquanto o ensino jurídico brasileiro mantém características tradicionalmente conservadoras que contrastam com as demandas de modernização tecnológica. Esta pesquisa objetivou analisar o estado da arte dos sistemas adaptativos de aprendizagem baseados em inteligência artificial e seu potencial de aplicação no ensino jurídico-tributário brasileiro. Metodologicamente, caracterizou-se como pesquisa teórica de abordagem qualitativa, fundamentada em revisão sistemática da literatura seguindo diretrizes específicas, com buscas em bases internacionais no período entre 2015 E 2024. A análise bibliométrica utilizou softwares especializados, complementada por análise qualitativa seguindo técnica de análise de conteúdo. Os resultados revelaram crescimento exponencial da produção científica após 2015, concentração geográfica em países desenvolvidos e predominância em disciplinas das ciências exatas e tecnológicas, evidenciando lacuna em aplicações jurídicas. As experiências internacionais documentadas demonstraram eficácia mensurável no desenvolvimento de competências argumentativas e de escrita jurídica em instituições renomadas. A análise do contexto brasileiro identificou desafios estruturais como desigualdades socioeconômicas, resistência cultural do ensino tradicional e disparidades de acesso tecnológico. Conclui-se que sistemas adaptativos apresentam potencial superior para democratização do ensino jurídico-tributário em países com desigualdades educacionais, confirmando a hipótese inicial. A pesquisa contribui com modelo teórico inovador integrando educação, tecnologia e ciências jurídicas, preenchendo lacuna na literatura brasileira e propondo estrutura conceitual adaptada às especificidades do Direito Tributário.

Palavras-chave: Sistemas adaptativos. Inteligência artificial. Ensino jurídico. Direito tributário. Educação superior.

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Publicado

2025-08-27