Aprendizagem autônoma e metacognição em ambientes educacionais mediados por inteligência artificial em estudantes do ensino médio: Uma revisão sistemática
Palavras-chave:
Aprendizagem autônoma; Autorregulação; Metacognição; Agência epistêmica; Inteligência Artificial; Ensino médio; PRISMA 2020.Resumo
A integração de ferramentas baseadas em inteligência artificial (IA) no ensino secundário transformou as dinâmicas de interação com o conhecimento, embora seus efeitos sobre a aprendizagem autônoma e os processos metacognitivos de estudantes adolescentes ainda permaneçam pouco sistematizados. A presente revisão sistemática aborda a relação entre estratégias de aprendizagem autônoma, controle metacognitivo e o uso de ferramentas baseadas em IA em estudantes do ensino médio (14 a 19 anos). Seguindo as diretrizes da declaração PRISMA 2020, foram realizadas buscas sistemáticas na Scopus, Web of Science e SciELO para identificar estudos empíricos publicados entre janeiro de 2021 e março de 2026. Mediante a aplicação de um protocolo rigoroso de inclusão e a avaliação da qualidade metodológica com a ferramenta Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT), selecionou-se um conjunto final de 18 trabalhos. Os resultados mostram que os Sistemas de Tutoria Inteligente que incorporam analíticas visuais podem melhorar a precisão do monitoramento metacognitivo e aumentar a autogestão do tempo em uma média de 18 % a 24 %. Em contraste, a IA generativa de uso não guiado, particularmente os modelos linguísticos conversacionais, associa-se a um aumento da ilusão de saber —uma falsa percepção de compreensão— e a uma diminuição do processamento reflexivo profundo. Em conclusão, o impacto da IA não determina por si só o desempenho; atua antes como um elemento moderador das competências de autorregulação existentes nos estudantes.
Referências
Alvarez Terán, J. M. (2026). Modelo Aula invertida en el desempeño académico de estudiantes universitarios en Sudamérica: Una revisión sistemática. Revista Santiago, (168), 807–817. https://santiago.uo.edu.cu/index.php/stgo/article/view/29123
Becker, T., Knoop, J., & Richter, S. (2025). Restricted language models in high school writing: Fostering self-regulation through constrained AI interactions. Journal of Educational Psychology, 117(2), 205–221. https://doi.org/10.1037/edu0000845
Chai, C. S., Lin, P. Y., Jong, M. S. Y., & Dai, Y. (2024b). Secondary school students' perceptions and usage of generative artificial intelligence in self-regulated learning environments. Computers & Education, 208, 104932. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2023.104932
Chai, C. S., Zhou, N., Wang, X., & Zhang, Y. (2024a). Fostering self-regulated learning in AI-mediated secondary education: A mixed-methods inquiry. Computers & Education, 210, 104958. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2023.104958
Chen, L., & Zhang, Y. (2022). Deferred vs. immediate automated feedback in intelligent tutoring systems: Effects on metacognitive restructuring and conceptual transfer. Journal of Computer Assisted Learning, 38(5), 1412–1425. https://doi.org/10.1111/jcal.12689
Fan, Y., Tang, L., Le, H., Shen, K., Tan, S., Zhao, Y., Shen, Y., Li, X., & Gašević, D. (2025). Beware of metacognitive laziness: Effects of generative artificial intelligence on learning motivation, processes, and performance. British Journal of Educational Technology, 56(2), 489–530. https://doi.org/10.1111/bjet.13544
Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive-developmental inquiry. American Psychologist, 34(10), 906–911. https://doi.org/10.1037/0003-066X.34.10.906
Formanek, M., Trempler, K., & Scheiter, K. (2023). Intelligent tutoring systems in secondary mathematics: Promoting autonomous learning, time management, and task persistence. Learning and Instruction, 85, 101740. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2023.101740
Gómez, J., & Andrade, L. (2024). Ansiedad, autoeficacia y autorregulación en el uso de tutores inteligentes de matemáticas en estudiantes de secundaria. Revista Colombiana de Educación, 89, 45–67.
Hwang, G. J., & Tu, Y. F. (2023). Roles and research trends of artificial intelligence in mathematics education: A systematic review and metacognitive framework. Interactive Learning Environments, 31(8), 5120–5138. https://doi.org/10.1080/10494820.2021.2018615
Jiménez Jiménez, J. (2026). Implementación de programas STEAM en escuelas primarias con recursos limitados de la República Dominicana. Revista Santiago, (168), 490–501. https://santiago.uo.edu.cu/index.php/stgo/article/view/29107
Kim, S., Park, J., & Lee, H. (2024). Socratic AI scaffolding for inquiry-based learning in secondary schools. Educational Technology Research and Development, 72(3), 145–168.
Lodge, J. M., Yang, S., Furze, A., & Dawson, P. (2023). It's not about cheating, it's about learning: Generative AI, metacognitive monitoring, and the illusion of knowing in secondary and higher education. Australasian Journal of Educational Technology, 39(5), 1–17. https://doi.org/10.14742/ajet.8872
López-Martínez, A., García-Cabrera, J., & Sánchez-Moya, A. (2022). Percepción de la autonomía y la autorregulación en entornos virtuales de aprendizaje mediados por IA. Revista de Educación, 398, 89–112.
Molenaar, I., Horvers, A., & Baker, R. S. (2021). Towards hybrid human-system regulation: Scaffolding young learners' self-regulated learning with personalized dashboards. Computers in Human Behavior, 124, 106894. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.106894
Nguyen, T., & Richter, S. (2023). Metacognitive awareness and goal management through learning analytics dashboards in secondary education. Learning and Individual Differences, 105, 102312.
Ocaña-Fernández, Y., Valenzuela-Fernández, L., & Garro-Aburto, L. (2023). Inteligencia artificial y desarrollo del pensamiento crítico en estudiantes de educación secundaria en América Latina. Revista Electrónica Educare, 27(2), 1–18. https://doi.org/10.15359/ree.27-2.15823
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., ... & Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71
Park, J., & Lee, S. (2022). AI-powered spaced practice for long-term retention in high school students. Journal of Educational Psychology, 114(4), 789–805.
Santos, M., Oliveira, R., & Costa, F. (2023). Adaptive reading platforms and metacognitive monitoring in Brazilian high schools. Computers & Education, 195, 104712.
Seufert, T., Schmeck, A., & Rathgeb, M. (2024). Cognitive load, executive functions, and dynamic AI scaffolding in secondary school students' self-regulation. Educational Psychology Review, 36(1), 12. https://doi.org/10.1007/s10648-024-09852-w
Silva, P., & Morales, R. (2023). Agencia epistémica y uso de ChatGPT en asignaturas humanísticas: un estudio fenomenológico. Estudios Pedagógicos, 49(2), 201–218.
Wang, Y., Zhang, L., & Chen, X. (2024). Multimodal adaptive environments and metacognitive monitoring in Chinese secondary schools. British Journal of Educational Technology, 55(2), 456–478.
Zimmerman, B. J., & Schunk, D. H. (Eds.). (2011). Self-regulated learning and academic achievement: Theoretical perspectives (2nd ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781410601032
Zubiran-Escudero, J., Gómez-Zermeño, M. G., & Alemán-de la Garza, L. (2024). Autorregulación, autoeficacia y agencia epistémica en el uso de entornos virtuales mediados por inteligencia artificial en bachillerato. Apertura: Revista de Innovación Educativa, 16(1), 34–49. https://doi.org/10.32870/Ap.v16n1.2415
Publicado
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2026 José Luis Rugel Llongo, Miguel Alberto Velez Sancarranco
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
CC Reconocimiento-NoComercial-SinObrasDerivadas 4.0
.jpg)
![](https://clustrmaps.com/site/1bhn8" title="Visit tracker"><img src="//www.clustrmaps.com/map_v2.png?d=2WTJsN7QOuRFRD2DOJOZtvZ6v94bxB6RU96I-iXx-_s&cl=ffffff"></a>)
