Questões de Concurso Sobre português
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No contexto em que foi empregada, a palavra zelo pode ser corretamente substituída, sem alteração do sentido, por:
A partir da leitura do texto, é possível inferir que:
A informação como ferramenta de cidadania
Em uma sociedade marcada pela rapidez das transformações, ter acesso à informação deixou de ser apenas uma vantagem para tornar-se uma necessidade. Entretanto, tão importante quanto receber informações é saber interpretá-las, verificando sua origem, sua confiabilidade e sua finalidade. Quando o cidadão desenvolve senso crítico diante das notícias que circulam diariamente, fortalece sua capacidade de participar das decisões coletivas e de exercer plenamente seus direitos e deveres.
Assim, o acesso à informação deve estar acompanhado da educação para o uso consciente dos diferentes meios de comunicação, contribuindo para a construção de uma sociedade mais participativa e democrática.
Considerando as ideias apresentadas no texto, assinale a alternativa CORRETA.
Nesse segmento, o emprego dos travessões intercalados cumpre a função gramatical de:
I. Utiliza argumentos de base estatística matemática, quantificando com precisão os índices que melhoraram (71%) e os que pioraram.
II. Vale-se de argumentos de autoridade por meio da citação direta de discursos de gestores tecnicos e economistas do Pnud e do Pacto Nacional.
III. Sustenta-se no argumento de ilustração por meio de exemplos específicos de pesquisas que possuem periodicidade de atuallzação diferenciada (POF e Inaf).
Está CORRETO o que se afirma em:
Coluna 1:
1. Disparidades.
2. Viés.
3. Estáveis.
Coluna 2:
( ) Elementos que não sofreram alterações ou oscilações signiÍicativas ao longo do período comparativo.
( ) Desvios ou distorções metodológicas que comprometem a precisão ou a imparcialidade de uma amostragem.
( ) Assimetrias, desigualdades marcantes ou incoerências estruturais entre diferentes grupos ou territórios.
Qual alternativa preenche, CORRETAMENTE, de cima para baixo, os parênteses acima?
A diretora técnica do Pacto fez referência ______ edíções passadas do relatório e conclamou as organrzações _______ apoiarem o combate _______ desígualdades estruturais.
Preenche, CORRETA e respectivamente, as lacunas:
( ) A afirmação de que a indisponibilidade de certos indicadores atualizados em 2025 não invalida ou interfere no comparativo das séries históricas.
( ) A explicação detalhada de que pesquisas como a POF ocorrem a cada dois anos e o Inaf possui um intervalo de seis anos entre as edições.
( ) A constatação de que as desigualdades históricas de gênero, raça e território no Brasil foram consolidadas e aprofundadas pelo crescimento econômico recente.
Qual alternativa preenche, CORRETAMENTE, de cima para baixo, os parênteses acima?
I. Subentende-se que o sistema tributário brasileiro possui um caráter regressivo, atuando como um elemento de concentração e não de redistribuição de renda.
II. Depreende-se que as políticas públicas voltadas à igualdade racial conseguiram reverter as desvantagens históricas sofridas pela população negra em 2025.
III. É possível subentender que os piores indicadores sociais do país estão geograficamente concentrados nas regiões Norte e Nordeste.
Está CORRETO o que se afirma em:
Para responder à questão, leia o texto abaixo.
O uso da inteligência artificial na educação e os riscos de vieses algorítmicos
O uso de inovações tecnológicas, da internet e da inteligência artificial (lA) está transformando o cotidiano da sociedade. O mundo está cada vez mais conectado, e a dependência dos usuários nessas ferramentas está cada vez mais presente. Nesse sentido, a programação e a codificação de algoritmos, o compartilhamento e tráfego de dados, de informações e de comunicações precisam atender certos cuidados éticos, de vigilância, de equidade e de controle, pois o ambiente virtual e tecnológico, além de possibilitar resultados positivos e vantajosos, também pode trazer muitos riscos e danos aos usuários.
Esses riscos envolvem decisões automatizadas que influenciam diretamente a vida das pessoas. Apesar de frequentemente parecerem neutros e objetivos, os algoritmos podem reproduzir vieses, discriminações e desigualdades, impactando negativamente grupos específicos da sociedade, inclusive na educação.
Um algoritmo na perspectiva do aprendizado de máquina pode ser conceituado como um conjunto de regras para a realização de tarefas. Em relação aos algoritmos ditos inteligentes, eles possibilitam a criação de modelos capazes de prever e aprender com os dados constantemente modificados e treinados. Contudo, essas ferramentas podem absorver vieses tanto dos próprios desenvolvedores quanto do contexto social em que foram inseridas. Nesse cenário, o viés estatístico decorre de amostragens incorretas, incompletas ou questionáveis, enquanto o viés social reflete disparidades e estruturas históricas da sociedade.
Em ambientes automatizados, os algoritmos dependem dos dados de treinamento recebidos. Se os projetos tecnológicos, as decisões tomadas e os dados refletirem tendências, os resultados produzidos poderão apresentar distorções. Essa dinâmica é alarmante na educação, pois pode prejudicar o desempenho dos estudantes, aprofundar desigualdades e comprometer estratégias pedagógicas de ensino e aprendizagem.
Por fim, a ausência ou a demora na implementação de soluções preventivas e corretivas para mitigar esses vieses tende a reforçar desigualdades sistêmicas. Como consequência, surgem prejuízos como avaliações injustas, direcionamentos acadêmicos inadequados, acesso desigual a recursos educacionais e abalos psicológicos ou morais. Essas situações podem prejudicar determinados grupos sociais, reforçando disparidades e criando barreiras para a obtenção de bons resultados na aprendizagem.
FONTE: HEGGLER, J. M,; SZMOSKI, R, M,; MIQUELIN, A, F, AS dualidades entre o uso da inteligência artificial na educação e os riscos de vieses algorítmicos Educ. Soc., Campinas, v.46, e289323,2025 (com adaptações).
Para responder à questão, leia o texto abaixo.
O uso da inteligência artificial na educação e os riscos de vieses algorítmicos
O uso de inovações tecnológicas, da internet e da inteligência artificial (lA) está transformando o cotidiano da sociedade. O mundo está cada vez mais conectado, e a dependência dos usuários nessas ferramentas está cada vez mais presente. Nesse sentido, a programação e a codificação de algoritmos, o compartilhamento e tráfego de dados, de informações e de comunicações precisam atender certos cuidados éticos, de vigilância, de equidade e de controle, pois o ambiente virtual e tecnológico, além de possibilitar resultados positivos e vantajosos, também pode trazer muitos riscos e danos aos usuários.
Esses riscos envolvem decisões automatizadas que influenciam diretamente a vida das pessoas. Apesar de frequentemente parecerem neutros e objetivos, os algoritmos podem reproduzir vieses, discriminações e desigualdades, impactando negativamente grupos específicos da sociedade, inclusive na educação.
Um algoritmo na perspectiva do aprendizado de máquina pode ser conceituado como um conjunto de regras para a realização de tarefas. Em relação aos algoritmos ditos inteligentes, eles possibilitam a criação de modelos capazes de prever e aprender com os dados constantemente modificados e treinados. Contudo, essas ferramentas podem absorver vieses tanto dos próprios desenvolvedores quanto do contexto social em que foram inseridas. Nesse cenário, o viés estatístico decorre de amostragens incorretas, incompletas ou questionáveis, enquanto o viés social reflete disparidades e estruturas históricas da sociedade.
Em ambientes automatizados, os algoritmos dependem dos dados de treinamento recebidos. Se os projetos tecnológicos, as decisões tomadas e os dados refletirem tendências, os resultados produzidos poderão apresentar distorções. Essa dinâmica é alarmante na educação, pois pode prejudicar o desempenho dos estudantes, aprofundar desigualdades e comprometer estratégias pedagógicas de ensino e aprendizagem.
Por fim, a ausência ou a demora na implementação de soluções preventivas e corretivas para mitigar esses vieses tende a reforçar desigualdades sistêmicas. Como consequência, surgem prejuízos como avaliações injustas, direcionamentos acadêmicos inadequados, acesso desigual a recursos educacionais e abalos psicológicos ou morais. Essas situações podem prejudicar determinados grupos sociais, reforçando disparidades e criando barreiras para a obtenção de bons resultados na aprendizagem.
FONTE: HEGGLER, J. M,; SZMOSKI, R, M,; MIQUELIN, A, F, AS dualidades entre o uso da inteligência artificial na educação e os riscos de vieses algorítmicos Educ. Soc., Campinas, v.46, e289323,2025 (com adaptações).
Considere a estrutura linguística do período a seguir, retirado do segundo parágrafo: Esses riscos envolvem decisões automatizadas que influenciam diretamente a vida das pessoas. No tocante à morfossintaxe do trecho, analise as partes que seguem:
(1ª parte). No plano sintático, o pronome Esses cumpre a função de núcleo do sujeito da oração principal.
(2ª parte). Na frase, o verbo envolvem opera como Verbo Intransitivo (VI), pois possui sentido completo e prescinde de qualquer complemento sintático na oração.
(3ª parte) O advérbio diretamente é invariável, ou seja, não sofre flexão de género nem de número, mantendo sua forma inalterada independentemente dos demais termos da oração.
Pode-se afirmar que:
Para responder à questão, leia o texto abaixo.
O uso da inteligência artificial na educação e os riscos de vieses algorítmicos
O uso de inovações tecnológicas, da internet e da inteligência artificial (lA) está transformando o cotidiano da sociedade. O mundo está cada vez mais conectado, e a dependência dos usuários nessas ferramentas está cada vez mais presente. Nesse sentido, a programação e a codificação de algoritmos, o compartilhamento e tráfego de dados, de informações e de comunicações precisam atender certos cuidados éticos, de vigilância, de equidade e de controle, pois o ambiente virtual e tecnológico, além de possibilitar resultados positivos e vantajosos, também pode trazer muitos riscos e danos aos usuários.
Esses riscos envolvem decisões automatizadas que influenciam diretamente a vida das pessoas. Apesar de frequentemente parecerem neutros e objetivos, os algoritmos podem reproduzir vieses, discriminações e desigualdades, impactando negativamente grupos específicos da sociedade, inclusive na educação.
Um algoritmo na perspectiva do aprendizado de máquina pode ser conceituado como um conjunto de regras para a realização de tarefas. Em relação aos algoritmos ditos inteligentes, eles possibilitam a criação de modelos capazes de prever e aprender com os dados constantemente modificados e treinados. Contudo, essas ferramentas podem absorver vieses tanto dos próprios desenvolvedores quanto do contexto social em que foram inseridas. Nesse cenário, o viés estatístico decorre de amostragens incorretas, incompletas ou questionáveis, enquanto o viés social reflete disparidades e estruturas históricas da sociedade.
Em ambientes automatizados, os algoritmos dependem dos dados de treinamento recebidos. Se os projetos tecnológicos, as decisões tomadas e os dados refletirem tendências, os resultados produzidos poderão apresentar distorções. Essa dinâmica é alarmante na educação, pois pode prejudicar o desempenho dos estudantes, aprofundar desigualdades e comprometer estratégias pedagógicas de ensino e aprendizagem.
Por fim, a ausência ou a demora na implementação de soluções preventivas e corretivas para mitigar esses vieses tende a reforçar desigualdades sistêmicas. Como consequência, surgem prejuízos como avaliações injustas, direcionamentos acadêmicos inadequados, acesso desigual a recursos educacionais e abalos psicológicos ou morais. Essas situações podem prejudicar determinados grupos sociais, reforçando disparidades e criando barreiras para a obtenção de bons resultados na aprendizagem.
FONTE: HEGGLER, J. M,; SZMOSKI, R, M,; MIQUELIN, A, F, AS dualidades entre o uso da inteligência artificial na educação e os riscos de vieses algorítmicos Educ. Soc., Campinas, v.46, e289323,2025 (com adaptações).
Para responder à questão, leia o texto abaixo.
O uso da inteligência artificial na educação e os riscos de vieses algorítmicos
O uso de inovações tecnológicas, da internet e da inteligência artificial (lA) está transformando o cotidiano da sociedade. O mundo está cada vez mais conectado, e a dependência dos usuários nessas ferramentas está cada vez mais presente. Nesse sentido, a programação e a codificação de algoritmos, o compartilhamento e tráfego de dados, de informações e de comunicações precisam atender certos cuidados éticos, de vigilância, de equidade e de controle, pois o ambiente virtual e tecnológico, além de possibilitar resultados positivos e vantajosos, também pode trazer muitos riscos e danos aos usuários.
Esses riscos envolvem decisões automatizadas que influenciam diretamente a vida das pessoas. Apesar de frequentemente parecerem neutros e objetivos, os algoritmos podem reproduzir vieses, discriminações e desigualdades, impactando negativamente grupos específicos da sociedade, inclusive na educação.
Um algoritmo na perspectiva do aprendizado de máquina pode ser conceituado como um conjunto de regras para a realização de tarefas. Em relação aos algoritmos ditos inteligentes, eles possibilitam a criação de modelos capazes de prever e aprender com os dados constantemente modificados e treinados. Contudo, essas ferramentas podem absorver vieses tanto dos próprios desenvolvedores quanto do contexto social em que foram inseridas. Nesse cenário, o viés estatístico decorre de amostragens incorretas, incompletas ou questionáveis, enquanto o viés social reflete disparidades e estruturas históricas da sociedade.
Em ambientes automatizados, os algoritmos dependem dos dados de treinamento recebidos. Se os projetos tecnológicos, as decisões tomadas e os dados refletirem tendências, os resultados produzidos poderão apresentar distorções. Essa dinâmica é alarmante na educação, pois pode prejudicar o desempenho dos estudantes, aprofundar desigualdades e comprometer estratégias pedagógicas de ensino e aprendizagem.
Por fim, a ausência ou a demora na implementação de soluções preventivas e corretivas para mitigar esses vieses tende a reforçar desigualdades sistêmicas. Como consequência, surgem prejuízos como avaliações injustas, direcionamentos acadêmicos inadequados, acesso desigual a recursos educacionais e abalos psicológicos ou morais. Essas situações podem prejudicar determinados grupos sociais, reforçando disparidades e criando barreiras para a obtenção de bons resultados na aprendizagem.
FONTE: HEGGLER, J. M,; SZMOSKI, R, M,; MIQUELIN, A, F, AS dualidades entre o uso da inteligência artificial na educação e os riscos de vieses algorítmicos Educ. Soc., Campinas, v.46, e289323,2025 (com adaptações).
Para responder à questão, leia o texto abaixo.
O uso da inteligência artificial na educação e os riscos de vieses algorítmicos
O uso de inovações tecnológicas, da internet e da inteligência artificial (lA) está transformando o cotidiano da sociedade. O mundo está cada vez mais conectado, e a dependência dos usuários nessas ferramentas está cada vez mais presente. Nesse sentido, a programação e a codificação de algoritmos, o compartilhamento e tráfego de dados, de informações e de comunicações precisam atender certos cuidados éticos, de vigilância, de equidade e de controle, pois o ambiente virtual e tecnológico, além de possibilitar resultados positivos e vantajosos, também pode trazer muitos riscos e danos aos usuários.
Esses riscos envolvem decisões automatizadas que influenciam diretamente a vida das pessoas. Apesar de frequentemente parecerem neutros e objetivos, os algoritmos podem reproduzir vieses, discriminações e desigualdades, impactando negativamente grupos específicos da sociedade, inclusive na educação.
Um algoritmo na perspectiva do aprendizado de máquina pode ser conceituado como um conjunto de regras para a realização de tarefas. Em relação aos algoritmos ditos inteligentes, eles possibilitam a criação de modelos capazes de prever e aprender com os dados constantemente modificados e treinados. Contudo, essas ferramentas podem absorver vieses tanto dos próprios desenvolvedores quanto do contexto social em que foram inseridas. Nesse cenário, o viés estatístico decorre de amostragens incorretas, incompletas ou questionáveis, enquanto o viés social reflete disparidades e estruturas históricas da sociedade.
Em ambientes automatizados, os algoritmos dependem dos dados de treinamento recebidos. Se os projetos tecnológicos, as decisões tomadas e os dados refletirem tendências, os resultados produzidos poderão apresentar distorções. Essa dinâmica é alarmante na educação, pois pode prejudicar o desempenho dos estudantes, aprofundar desigualdades e comprometer estratégias pedagógicas de ensino e aprendizagem.
Por fim, a ausência ou a demora na implementação de soluções preventivas e corretivas para mitigar esses vieses tende a reforçar desigualdades sistêmicas. Como consequência, surgem prejuízos como avaliações injustas, direcionamentos acadêmicos inadequados, acesso desigual a recursos educacionais e abalos psicológicos ou morais. Essas situações podem prejudicar determinados grupos sociais, reforçando disparidades e criando barreiras para a obtenção de bons resultados na aprendizagem.
FONTE: HEGGLER, J. M,; SZMOSKI, R, M,; MIQUELIN, A, F, AS dualidades entre o uso da inteligência artificial na educação e os riscos de vieses algorítmicos Educ. Soc., Campinas, v.46, e289323,2025 (com adaptações).
A respeito dos conceitos de viés estatístico e viés social associados aos algoritmos de inteligência artificial abordados no texto, analise as afirmativas abaixo:
I. Quando um modelo de IA perpetua discrirninações de gênero ou de raça presentes na historia de uma comunidade, está materializando um viés social.
II. Modelos de aprendizado de máquina são imunes ao viés social, pois lidam unicamente com operações matemáticas e amostragem estatística puras.
III. Tanto o viés estatístico quanto o viés social contribuem para a geração de resultados automatizados distorcidos e injustos no ambiente virtual.
Está CORRETO o que se afirma em.
Para responder à questão, leia o texto abaixo.
O uso da inteligência artificial na educação e os riscos de vieses algorítmicos
O uso de inovações tecnológicas, da internet e da inteligência artificial (lA) está transformando o cotidiano da sociedade. O mundo está cada vez mais conectado, e a dependência dos usuários nessas ferramentas está cada vez mais presente. Nesse sentido, a programação e a codificação de algoritmos, o compartilhamento e tráfego de dados, de informações e de comunicações precisam atender certos cuidados éticos, de vigilância, de equidade e de controle, pois o ambiente virtual e tecnológico, além de possibilitar resultados positivos e vantajosos, também pode trazer muitos riscos e danos aos usuários.
Esses riscos envolvem decisões automatizadas que influenciam diretamente a vida das pessoas. Apesar de frequentemente parecerem neutros e objetivos, os algoritmos podem reproduzir vieses, discriminações e desigualdades, impactando negativamente grupos específicos da sociedade, inclusive na educação.
Um algoritmo na perspectiva do aprendizado de máquina pode ser conceituado como um conjunto de regras para a realização de tarefas. Em relação aos algoritmos ditos inteligentes, eles possibilitam a criação de modelos capazes de prever e aprender com os dados constantemente modificados e treinados. Contudo, essas ferramentas podem absorver vieses tanto dos próprios desenvolvedores quanto do contexto social em que foram inseridas. Nesse cenário, o viés estatístico decorre de amostragens incorretas, incompletas ou questionáveis, enquanto o viés social reflete disparidades e estruturas históricas da sociedade.
Em ambientes automatizados, os algoritmos dependem dos dados de treinamento recebidos. Se os projetos tecnológicos, as decisões tomadas e os dados refletirem tendências, os resultados produzidos poderão apresentar distorções. Essa dinâmica é alarmante na educação, pois pode prejudicar o desempenho dos estudantes, aprofundar desigualdades e comprometer estratégias pedagógicas de ensino e aprendizagem.
Por fim, a ausência ou a demora na implementação de soluções preventivas e corretivas para mitigar esses vieses tende a reforçar desigualdades sistêmicas. Como consequência, surgem prejuízos como avaliações injustas, direcionamentos acadêmicos inadequados, acesso desigual a recursos educacionais e abalos psicológicos ou morais. Essas situações podem prejudicar determinados grupos sociais, reforçando disparidades e criando barreiras para a obtenção de bons resultados na aprendizagem.
FONTE: HEGGLER, J. M,; SZMOSKI, R, M,; MIQUELIN, A, F, AS dualidades entre o uso da inteligência artificial na educação e os riscos de vieses algorítmicos Educ. Soc., Campinas, v.46, e289323,2025 (com adaptações).
Para responder à questão, leia o texto abaixo.
O uso da inteligência artificial na educação e os riscos de vieses algorítmicos
O uso de inovações tecnológicas, da internet e da inteligência artificial (lA) está transformando o cotidiano da sociedade. O mundo está cada vez mais conectado, e a dependência dos usuários nessas ferramentas está cada vez mais presente. Nesse sentido, a programação e a codificação de algoritmos, o compartilhamento e tráfego de dados, de informações e de comunicações precisam atender certos cuidados éticos, de vigilância, de equidade e de controle, pois o ambiente virtual e tecnológico, além de possibilitar resultados positivos e vantajosos, também pode trazer muitos riscos e danos aos usuários.
Esses riscos envolvem decisões automatizadas que influenciam diretamente a vida das pessoas. Apesar de frequentemente parecerem neutros e objetivos, os algoritmos podem reproduzir vieses, discriminações e desigualdades, impactando negativamente grupos específicos da sociedade, inclusive na educação.
Um algoritmo na perspectiva do aprendizado de máquina pode ser conceituado como um conjunto de regras para a realização de tarefas. Em relação aos algoritmos ditos inteligentes, eles possibilitam a criação de modelos capazes de prever e aprender com os dados constantemente modificados e treinados. Contudo, essas ferramentas podem absorver vieses tanto dos próprios desenvolvedores quanto do contexto social em que foram inseridas. Nesse cenário, o viés estatístico decorre de amostragens incorretas, incompletas ou questionáveis, enquanto o viés social reflete disparidades e estruturas históricas da sociedade.
Em ambientes automatizados, os algoritmos dependem dos dados de treinamento recebidos. Se os projetos tecnológicos, as decisões tomadas e os dados refletirem tendências, os resultados produzidos poderão apresentar distorções. Essa dinâmica é alarmante na educação, pois pode prejudicar o desempenho dos estudantes, aprofundar desigualdades e comprometer estratégias pedagógicas de ensino e aprendizagem.
Por fim, a ausência ou a demora na implementação de soluções preventivas e corretivas para mitigar esses vieses tende a reforçar desigualdades sistêmicas. Como consequência, surgem prejuízos como avaliações injustas, direcionamentos acadêmicos inadequados, acesso desigual a recursos educacionais e abalos psicológicos ou morais. Essas situações podem prejudicar determinados grupos sociais, reforçando disparidades e criando barreiras para a obtenção de bons resultados na aprendizagem.
FONTE: HEGGLER, J. M,; SZMOSKI, R, M,; MIQUELIN, A, F, AS dualidades entre o uso da inteligência artificial na educação e os riscos de vieses algorítmicos Educ. Soc., Campinas, v.46, e289323,2025 (com adaptações).
Para responder à questão, leia o texto abaixo.
O uso da inteligência artificial na educação e os riscos de vieses algorítmicos
O uso de inovações tecnológicas, da internet e da inteligência artificial (lA) está transformando o cotidiano da sociedade. O mundo está cada vez mais conectado, e a dependência dos usuários nessas ferramentas está cada vez mais presente. Nesse sentido, a programação e a codificação de algoritmos, o compartilhamento e tráfego de dados, de informações e de comunicações precisam atender certos cuidados éticos, de vigilância, de equidade e de controle, pois o ambiente virtual e tecnológico, além de possibilitar resultados positivos e vantajosos, também pode trazer muitos riscos e danos aos usuários.
Esses riscos envolvem decisões automatizadas que influenciam diretamente a vida das pessoas. Apesar de frequentemente parecerem neutros e objetivos, os algoritmos podem reproduzir vieses, discriminações e desigualdades, impactando negativamente grupos específicos da sociedade, inclusive na educação.
Um algoritmo na perspectiva do aprendizado de máquina pode ser conceituado como um conjunto de regras para a realização de tarefas. Em relação aos algoritmos ditos inteligentes, eles possibilitam a criação de modelos capazes de prever e aprender com os dados constantemente modificados e treinados. Contudo, essas ferramentas podem absorver vieses tanto dos próprios desenvolvedores quanto do contexto social em que foram inseridas. Nesse cenário, o viés estatístico decorre de amostragens incorretas, incompletas ou questionáveis, enquanto o viés social reflete disparidades e estruturas históricas da sociedade.
Em ambientes automatizados, os algoritmos dependem dos dados de treinamento recebidos. Se os projetos tecnológicos, as decisões tomadas e os dados refletirem tendências, os resultados produzidos poderão apresentar distorções. Essa dinâmica é alarmante na educação, pois pode prejudicar o desempenho dos estudantes, aprofundar desigualdades e comprometer estratégias pedagógicas de ensino e aprendizagem.
Por fim, a ausência ou a demora na implementação de soluções preventivas e corretivas para mitigar esses vieses tende a reforçar desigualdades sistêmicas. Como consequência, surgem prejuízos como avaliações injustas, direcionamentos acadêmicos inadequados, acesso desigual a recursos educacionais e abalos psicológicos ou morais. Essas situações podem prejudicar determinados grupos sociais, reforçando disparidades e criando barreiras para a obtenção de bons resultados na aprendizagem.
FONTE: HEGGLER, J. M,; SZMOSKI, R, M,; MIQUELIN, A, F, AS dualidades entre o uso da inteligência artificial na educação e os riscos de vieses algorítmicos Educ. Soc., Campinas, v.46, e289323,2025 (com adaptações).
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