Design Universal para a Aprendizagem e Inteligência Artificial: Um Framework para Ambientes Educacionais Inclusivos na Era da IA Generativa

Abstract

Contexto: A integração da Inteligência Artificial Generativa em ambientes educacionais representa oportunidade sem precedentes para transformar a inclusão de estudantes com deficiência e neurodivergência. Contudo, a maioria das implementações de IA na educação permanece ancorada em lógica centrada no déficit, tratando a diversidade cognitiva, sensorial e motora como exceção a ser acomodada, e não como condição humana normativa. O Design Universal para a Aprendizagem (UDL), com seus três princípios estruturantes (múltiplos meios de representação, ação e expressão, e engajamento), oferece alternativa epistemológica robusta, mas enfrenta desafios crônicos de escalabilidade. Objetivo: Este artigo propõe um framework conceitual original, denominado UDL-GenAI, que articula sistematicamente os três princípios do UDL com capacidades específicas da IA Generativa. Metodologia: Adotou-se abordagem conceitual-teórica fundamentada em revisão narrativa de 30 fontes científicas publicadas entre 2020 e 2026, consultadas nas bases Scopus, Web of Science, ERIC e SciELO. A análise foi estruturada em cinco eixos temáticos. Resultados: O framework UDL-GenAI apresenta arquitetura tridimensional com nove componentes operacionais distribuídos em três dimensões (representação, ação/expressão, engajamento), atravessados por eixo ético transversal centrado em viés algorítmico, privacidade e autodeterminação do aprendiz. O framework avança em relação a propostas anteriores ao oferecer não apenas critérios avaliativos, mas arquitetura prescritiva para o desenho de sistemas de IA educacionalmente inclusivos. Conclusões: A contribuição é de natureza teórica, destinada a orientar pesquisas empíricas futuras e reformulação de políticas educacionais, reconhecendo que educação inclusiva na era da IA é direito universal, não concessão.