Inteligência Artificial e suas potencialidades no ensino de botânica: avaliação de aplicativos para a identificação de espécies vegetais

Autores

DOI:

https://doi.org/10.34024/revbea.2025.v20.21470

Palavras-chave:

Impercepção botânica, Taxonomia, Tecnologia, Estruturas vegetais, Educação ambiental

Resumo

A Base Nacional Comum Curricular (BNCC) destaca que compreender a organização dos seres vivos favorece a valorização da natureza, aspecto fundamental da educação ambiental. Neste estudo, avaliamos o potencial dos aplicativos de IA PlantNet e Google Lens no ensino de Botânica, a partir de imagens de estruturas vegetais coletadas no Paraná. As identificações foram analisadas pelos testes de Kruskal-Wallis (p < 0,05) e Mann-Whitney. O PlantNet apresentou maior precisão em família e gênero, enquanto ambos foram pouco eficazes no nível de espécie. Ramos vegetativos e flores geraram os melhores resultados. Os aplicativos podem dinamizar as aulas e fortalecer a alfabetização científica, apesar das limitações taxonômicas observadas.

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Publicado

28-12-2025

Edição

v. 20 n. 8 (2025): Dossiê: Educação ambiental no entorno do Parque Nacional do Iguaçu

Seção

Edição Especial

Licença

Copyright (c) 2025 Revista Brasileira de Educação Ambiental (RevBEA)

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Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Como Citar

GONÇALVES, Letícia Maria Scherer Dallabrida; DUTRA, Felipe Bueno; SILVA, Shirley Martins; HAMMES, Janaine Kunrath; TEMPONI, Lívia Godinho; FRANCISCO, Bruno Santos. Inteligência Artificial e suas potencialidades no ensino de botânica: avaliação de aplicativos para a identificação de espécies vegetais. Revista Brasileira de Educação Ambiental (RevBEA), [S. l.], v. 20, n. 8, p. 184–199, 2025. DOI: 10.34024/revbea.2025.v20.21470. Disponível em: https://periodicos.unifesp.br/revbea/article/view/21470. Acesso em: 16 out. 2026.