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Desenvolvimento do método de análise de aldeídos por HS-SPME/GC-MS numa indústria cervejeira
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Influência da exposição repetida na aceitabilidade de alimentos com incorporação de novas fontes proteica
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Intelligent Tutoring Systems na Educação em Enfermagem: Uma Scoping Review
No full textA utilização de inteligência artificial está a avançar rapidamente e a revolucionar muitas indústrias, incluindo
a saúde e a educação, onde ambientes de aprendizagem adaptativa e sistemas de tutoria inteligentes
podem personalizar o ensino. Existe uma lacuna de conhecimento sobre como estes sistemas de tutoria
estão a ser aplicados na educação em enfermagem, bem como os seus resultados no processo de
aprendizagem. Esta Scoping Review aborda esta lacuna, ao mapear a evidência disponível sobre sistemas
de tutoria inteligentes na educação em enfermagem.
A revisão considerou estudos que exploram o desenvolvimento e a aplicação de sistemas de tutoria
inteligentes na educação em enfermagem. Os critérios de inclusão são guiados pela estrutura PCC:
participantes - esta revisão considerará estudos que incluam estudantes de enfermagem matriculados em
programas de pré- ou pós-graduação, bem como educadores e/ou profissionais de enfermagem envolvidos
na implementação de sistemas de tutoria inteligentes; conceito - sistemas de tutoria inteligentes, incluindo
ferramentas impulsionadas por inteligência artificial, como chatbots , plataformas de aprendizagem
adaptativa e assistentes virtuais; contexto - educação em enfermagem em instituições académicas e
ambientes de aprendizagem clínica, incluindo configurações tradicionais, virtuais e híbridas. Foi realizada
uma pesquisa sistemática nas bases de dados EBSCOhost Web®, Cochrane Library®, MEDLINE® (via
Pubmed®), Scopus® e Web of Science®. Fontes de literatura cinzenta e documentos institucionais
também foram considerados. A seleção dos estudos seguiu a metodologia do Instituto Joanna Briggs para
Scoping Reviews . A extração de dados incluiu as características dos estudos, os tipos de sistemas de tutoria
inteligentes, as abordagens de implementação e os resultados educacionais.
Os sistemas de tutoria inteligentes foram identificados como ferramentas que personalizam as experiências
de aprendizagem e fornecem feedback em tempo real, levando a melhorias no conhecimento dos
estudantes, no raciocínio clínico e no envolvimento, em comparação com os métodos tradicionais. As
principais vantagens pedagógicas incluem a orientação adaptativa imediata e a capacidade de monitorizar
o progresso ao longo do tempo, ajudando a identificar e a corrigir lacunas na aprendizagem. Os desafios
identificados, como limitações técnicas, falta de empatia humana e preocupações éticas, destacam a
necessidade de uma implementa�\xA7ão e supervisão cuidadosas.
Assim, os sistemas de tutoria inteligentes representam uma promessa significativa para a educação em
enfermagem, ao adaptarem o ensino às necessidades de cada estudante e mitigarem fatores que
influenciam negativamente a aprendizagem. Podem complementar a formação em enfermagem,
acelerando a aquisição de competências e melhorando o desempenho, embora devam complementar, e
não substituir, os educadores humanos. Esta revisão sublinha a importância de integrar os sistemas de tutoria inteligentes de forma criteriosa nos currículos de enfermagem e apela a mais investigação sobre os
resultados a longo prazo, o uso ético e as melhores práticas para alavancar a inteligência artificial na
educação de enfermeiros.The use of artificial intelligence is rapidly advancing and revolutionizing many industries, including
healthcare and education, where adaptive learning environments and intelligent tutoring systems can
personalize instruction. There is a lack of knowledge about how these tutoring systems are being applied in
nursing education, as well as their outcomes in the learning process. This scoping review addresses the
gap by mapping available evidence on intelligent tutoring systems in nursing education.
The review considered studies that explore the development and application of ITS in nursing education.
The inclusion criteria are guided by the PCC framework: participants - this review will consider studies that
include nursing students enrolled in pre-graduate or post-graduate programs, as well as nursing educators
and professionals involved in intelligent tutoring systems implementation; concept - intelligent tutoring
systems, including artificial intelligent-driven tools such as chatbots, adaptive learning platforms, and virtual
assistants; context - nursing education across academic institutions and clinical learning environments,
including traditional, virtual, and hybrid settings. A systematic search was conducted in EBSCOhost Web®;
Cochrane Library®; MEDLINE® (via Pubmed®); Scopus®; Web of Science®. Grey Literature sources and
institutional documents were also considered. Study selection followed the Joanna Briggs Institute
methodology for Scoping Reviews. Data extraction includes study characteristics, intelligent tutoring
systems' types, implementation approaches, and educational outcomes.
Intelligent tutoring systems were found to personalize learning experiences and provide real-time feedback,
leading to improvements in students' knowledge, clinical reasoning, and engagement compared to
traditional methods.
Key pedagogical advantages include immediate adaptive guidance and the ability to track progress over
time, helping identify and remediate learning gaps. Identified challenges, such as technical limitations, lack
of human empathy, and ethical concerns, highlight the need for careful implementation and oversight.
As so, intelligent tutoring systems hold significant promise for nursing education by tailoring instruction to
each student's needs, mitigating factors that negatively influence learning. They can augment nursing
training by accelerating skill acquisition and improving performance, although they should complement, not
replace, human educators. This review underscores the importance of integrating intelligent tutoring
systems thoughtfully into nursing curricula and calls for further research on long-term outcomes, ethical
use, and best practices for leveraging artificial intelligence in nurse education
