Desigualdade territorial: acesso à capacitação docente em inteligência artificial na Região do Maule, Chile
DOI:
https://doi.org/10.5294/edu.2026.29.1.11Palavras-chave:
Análise preditiva, desenvolvimento profissional docente, Desigualdade territorial, educação rural, equidade educacional, inteligência artificial na educaçãoResumo
Este estudo examina as desigualdades territoriais no acesso à capacitação formal em inteligência artificial (IA) entre professores da educação básica na Região do Maule, Chile. Por meio de uma análise preditiva multivariada com dados de 150 professores distribuídos em 15 comunas [divisão administrativa chilena] da região, foram identificados fatores geográficos, institucionais e profissionais que predizem o acesso a oportunidades de desenvolvimento profissional em tecnologias emergentes. Os resultados revelam uma concentração urbana significativa da capacitação (71% dos professores capacitados em contextos urbanos versus 29% em contextos rurais), com cinco comunas apresentando ausência total de acesso, configurando o que conceituamos como “desertos de capacitação”. A análise de regressão logística multivariada identifica o contexto geográfico como o principal fator preditivo (Wald = 8,42, p < 0,01), mostrando que os professores rurais apresentam aproximadamente 43% menos probabilidades de ter acesso à capacitação especializada em comparação com seus pares urbanos (OR = 0,57, IC 95%: 0,42-0,78). O índice de concentração urbana calculado foi de 1,21, e a razão de acesso urbano-rural foi de 1,72, evidenciando desigualdades territoriais substanciais. Essas descobertas questionam as políticas homogêneas de desenvolvimento profissional docente e sugerem a necessidade de implementar estratégias territorialmente diferenciadas que garantam equidade no acesso à formação em tecnologias emergentes, especialmente em contextos rurais latino-americanos, caracterizados pela fragmentação institucional e pelo isolamento geográfico.
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