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http://hdl.handle.net/11612/8182| Autor(a): | Araújo, Rogerio Lima |
| Orientador: | Quaresma, Fernando Rodrigues Peixoto |
| Título: | Desafios e possibilidades da inteligência artificial e simulação realística no ensino da enfermagem |
| Palavras-chave: | Simulação realística; Inteligência artificial; Ensino em Enfermagem; Manequim de alta fidelidade; High-fidelity simulation; Artificial intelligence; Nursing education; High-fidelity manikin |
| Data do documento: | 9-Dez-2025 |
| Citação: | ARAÚJO, Rogerio Lima. Desafios e possibilidades da inteligência artificial e simulação realística no ensino da enfermagem. 2025.111f. Dissertação (Mestrado em Ensino em Ciência e Saúde) – Universidade Federal do Tocantins, Programa de Pós-Graduação em Ensino em Ciência e Saúde, Palmas, 2025. |
| Resumo: | Introdução: A incorporação da simulação realística de alta fidelidade e da Inteligência Artificial (IA) no ensino da Enfermagem tem se mostrado uma estratégia eficaz para aprimorar o raciocínio clínico, a autoconfiança e a segurança dos estudantes. Este estudo investiga como essas metodologias podem ser integradas para fortalecer a aprendizagem, alinhando-se aos princípios da Educação 4.0. Objetivo: Avaliar o impacto da simulação realística e da IA ao processo de ensino- aprendizagem em Enfermagem, identificando o perfil dos estudantes, seus estilos de aprendizagem e o desenvolvimento da autoconfiança e satisfação durante a simulação com manequins de alta fidelidade. Metodologia: Trata-se de um estudo quantitativo, longitudinal e descritivo, realizado com acadêmicos do curso de Enfermagem de uma universidade pública de Palmas-TO. Foram utilizados questionários socioeconômicos, testes teóricos (pré e pós-teste), escalas validadas de Satisfação e Autoconfiança, Design da Simulação e o Novo Índice de Estilos de Aprendizagem (N-ILS). O cenário de simulação abordou a técnica de aspiração de vias aéreas do adulto, utilizando o manequim Smart Stat Basic (SKU: 101-8002). Resultados: Os dados indicaram que a simulação realística contribuiu significativamente para o aumento da autoconfiança, satisfação e desempenho técnico dos estudantes. A integração da IA à plataforma digital LIPS, Laboratório Integrado de Práticas Simuladas, possibilitará a análise automatizada e individualizada dos perfis de aprendizagem, oferecendo relatórios personalizados e apoio à tomada de decisão docente. Embora os achados indiquem efeitos positivos consistentes, o delineamento e o tamanho amostral sugerem cautela na generalização, sendo recomendada a ampliação de estudos com maior rigor metodológico e amostras mais robustas para consolidação das evidências. Conclusão: A combinação entre simulação realística e inteligência artificial configura-se como uma inovação pedagógica capaz de potencializar o ensino em Enfermagem, tornando-o mais dinâmico, personalizado e alinhado às demandas da educação contemporânea, apresentando-se como abordagem promissora que requer investigações adicionais para melhor compreensão de seu impacto em diferentes contextos formativos. |
| Abstract: | Introduction: The incorporation of high-fidelity simulation and Artificial Intelligence (AI) in Nursing education has proven to be an effective strategy to enhance students' clinical reasoning, self-confidence, and safety. This study investigates how these methodologies can be integrated to strengthen learning, aligned with the principles of Education 4.0. Objective: To evaluate the impact of high-fidelity simulation and AI on the teaching–learning process in Nursing, identifying students' profiles, learning styles, and the development of self-confidence and satisfaction during simulation with high-fidelity manikins. Methodology: This is a quantitative, longitudinal, and descriptive study conducted with undergraduate Nursing students from a public university in Palmas, Tocantins, Brazil. Socioeconomic questionnaires, theoretical tests (pre- and post-test), validated scales of Satisfaction and Self-Confidence, Simulation Design, and the New Index of Learning Styles (N-ILS) were applied. The simulation scenario addressed the adult airway suctioning technique using the Smart Stat Basic manikin (SKU: 101-8002). Results: The findings indicated that high-fidelity simulation significantly contributed to increased student self- confidence, satisfaction, and technical performance. The integration of AI into the digital platform LIPS—Integrated Laboratory of Simulated Practices—will enable automated and individualized analysis of learning profiles, offering personalized reports and supporting instructors' decision- making. Although the results demonstrate consistent positive effects, the study design and sample size suggest caution in generalization; therefore, further research with greater methodological rigor and larger samples is recommended to strengthen the evidence. Conclusion: The combination of high-fidelity simulation and artificial intelligence constitutes an innovative pedagogical approach capable of enhancing Nursing education by making it more dynamic, personalized, and aligned with the demands of contemporary education. It emerges as a promising strategy that requires additional investigation to better understand its impact across different training contexts. |
| URI: | http://hdl.handle.net/11612/8182 |
| Aparece nas coleções: | Mestrado em Ensino em Ciência e Saúde |
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