RECONFIGURAÇÕES DO CONHECIMENTO PEDAGÓGICO DE CONTEÚDO NA ERA DAS INTELIGÊNCIAS ARTIFICIAIS GENERATIVAS: UM ENSAIO TEÓRICO PARA O ENSINO DE FÍSICA E QUÍMICA

Este ensaio teórico propõe o framework CPC-G (Conhecimento Pedagógico do Conteúdo Generativo) para analisar as reconfigurações no ensino de Física e Química pelas Inteligências Artificiais Generativas (IAGs). Baseando-se no Conhecimento Pedagógico de Conteúdo de Shulman e mediante análise conceitual, examina como as IAGs transformam o saber docente, deslocando o professor de transmissor para orquestrador de ecossistemas cognitivos híbridos. O CPC-G organiza-se em três dimensões: Conhecimento Generativo do Conteúdo (capacidades e limites das IAGs); Conhecimento Pedagógico Generativo (estratégias de mediação e personalização); e Conhecimento Ético-Epistemológico Generativo (autoria, viés, equidade, validação). Contextualizado no cenário brasileiro, o estudo discute desafios como evasão, falta de laboratórios e formação docente insuficiente. Apresenta implicações para a formação de professores, com integração transversal das IAGs no currículo, metodologias imersivas e desenvolvimento contínuo, e delineia uma agenda de pesquisa tripartite (investigações empíricas, desafios metodológicos e reflexões epistemológicas). Conclui-se que o CPC-G é uma ferramenta conceitual para uma integração crítica, pedagógica e eticamente fundamentada das IAGs na educação científica.