Pesquisa

O que pesquisamos

Parte da equipe da Móri também desenvolve pesquisa acadêmica, em universidades e em colaboração com escolas, institutos e outras organizações educacionais. Muitas das perguntas surgem do próprio trabalho: como recomendar um material adequado a quem vai utilizá-lo, o que dados socioeconômicos permitem compreender sobre desempenho ou o que muda quando a IA generativa entra em uma atividade de escrita.

A pesquisa ajuda a testar hipóteses, avaliar escolhas e desenvolver métodos que depois podem aparecer nas soluções, nos conteúdos e nas formações da Móri. Em alguns casos, uma investigação acadêmica acaba se tornando parte da tecnologia que construímos.

Linhas de pesquisa

Recomendação que considera o nível pedagógico

Encontrar um material sobre o assunto certo não significa encontrar um material adequado para quem vai utilizá-lo. Sistemas de recomendação podem identificar similaridade temática e ainda ignorar diferenças importantes de nível e complexidade.

Investigamos um método de reranqueamento neurossimbólico que combina modelos de IA com critérios estruturados de nível pedagógico. O trabalho foi aceito na BRACIS 2026 e o método também passou a integrar as soluções de recomendação da IANE.

Dados socioeconômicos e desempenho

O que variáveis socioeconômicas conseguem explicar ou antecipar sobre o desempenho de estudantes? Até onde modelos de aprendizado de máquina ajudam nessa análise e que cuidados são necessários quando essas previsões entram em contextos educacionais?

Essa linha investiga tanto a capacidade preditiva dos modelos quanto seus limites e as implicações de utilizar esse tipo de informação na educação.

IA generativa na sala de aula

Em uma escola estadual de Limeira, acompanhamos professores de Língua Portuguesa utilizando IA generativa no ensino de artigo de opinião nos anos finais do Ensino Fundamental.

A investigação partiu de uma questão prática: em quais situações a IA pode contribuir para o desenvolvimento da escrita e do pensamento crítico e em quais ela pode atrapalhar esse processo? O relato da experiência foi publicado pelo Cenpec.

Escrita colaborativa na formação de professores

Também pesquisamos como professores constroem textos coletivamente em ambientes digitais durante processos de formação continuada.

Esse trabalho investiga autoria, leitura e colaboração e ajuda a orientar algumas das escolhas que fazemos ao desenhar atividades de escrita e interação em nossas formações.

Governança de IA preditiva na educação pública

Um modelo que antecipa risco de desempenho a partir de dados socioeconômicos pode virar instrumento de diagnóstico para uma rede ou mecanismo de classificação e punição de estudantes. A diferença está nas condições de implementação.

Investigamos casos documentados de falha no uso de sistemas preditivos no setor público e propomos instrumentos para redes e gestores: Carta do Modelo, matriz de usos recomendados e proibidos, auditoria por subgrupos e implantação em ondas com revisão contínua. O trabalho foi aceito na RENOTE.

Publicações

Artigos e trabalhos

Reunimos aqui pesquisas desenvolvidas por integrantes da Móri relacionadas às áreas em que a empresa atua. Na lista de autores, destacamos quem faz parte da nossa equipe.

Aceito para publicaçãoBRACIS 2026 · Brazilian Conference on Intelligent Systems

A neuro-symbolic reranking pipeline for level-aware learning-object recommendation: a case study in school-principal training

David Melo da Luz, Dilvan de Abreu Moreira e Wesley Ferreira Maia

Investiga como incorporar critérios pedagógicos à recomendação de objetos de aprendizagem, para que o sistema considere não apenas o tema do material, mas também sua adequação ao nível esperado de quem vai utilizá-lo. O estudo de caso usa a formação continuada de diretores escolares, com base na BNC-Diretor, num acervo de 6.683 objetos.

Ler o artigo (PDF, em inglês) →

Aceito para publicaçãoRENOTE · publicação prevista para 2026

Governança de Machine Learning e IA preditiva na educação pública: operacionalizando equidade, transparência e responsabilização

David Melo da Luz, Leila Rentroia Iannone e Natália de Mesquita Matheus

Discute como operacionalizar equidade, transparência e responsabilização na governança de sistemas preditivos aplicados à educação pública. Parte de um resultado empírico com os microdados do ENEM, analisa três casos de falha no uso de sistemas preditivos no setor público e propõe instrumentos para redes e gestores: Carta do Modelo, matriz de usos recomendados e proibidos, auditoria por subgrupos e implantação em ondas com revisão contínua, articulados à LGPD, ao PL 2338/2023 e ao AI Act europeu.

Ler a versão aceita (PDF) →

ArtigoRENOTE, v. 24, n. 2, p. 291-302 · 2026

Uso de Machine Learning e variáveis socioeconômicas na previsão de desempenho do ENEM: potencialidades, limites e implicações éticas

David Melo da Luz

Analisa até onde modelos de aprendizado de máquina conseguem prever desempenho no ENEM a partir de variáveis socioeconômicas e discute os limites e cuidados envolvidos no uso dessas previsões em educação.

DissertaçãoUniversidade de São Paulo

Previsão do desempenho dos estudantes no ENEM por meio de modelos de aprendizado de máquina e embeddings semânticos: uma abordagem baseada em variáveis socioeconômicas

David Melo da Luz

Combina variáveis socioeconômicas e representações semânticas para investigar a previsão de desempenho e comparar diferentes abordagens de modelagem.

Relato de experiênciaCenpec, com apoio da Fundação Itaú Social · 2025

IA generativa no ensino de artigo de opinião: relato de experiência nos anos finais do Ensino Fundamental

Adriana Silvia Vieira, Ana Paula Severiano, David Melo da Luz, Elza Maria Barroso Alves da Silva e Márcio Bergamini

Relata uma experiência realizada na Escola Estadual Castello Branco, em Limeira (SP), que integrou IA generativa ao ensino de artigo de opinião e analisou estratégias utilizadas no desenvolvimento da escrita e do pensamento crítico.

Ler no Observatório de Educação do Instituto Unibanco →

ArtigoMuitas Vozes, v. 7, n. 1 · 2019

Práticas colaborativas de escrita via internet em formação continuada de professores: o papel do leitor-autor

Sandro Luis Silva e Adriana Silvia Vieira

Analisa práticas de escrita colaborativa em wiki durante uma formação continuada de professores de Língua Portuguesa, com atenção às relações entre leitura, autoria e construção coletiva do texto.

Ler na revista Muitas Vozes →

Quem pesquisa

Pesquisadores da Móri

David Luz

Doutorando e pesquisador no ICMC-USP e mestre em Ciência de Dados. Diretor da Móri. Pesquisa recomendação de objetos de aprendizagem, IA neurossimbólica e previsão de desempenho a partir de dados educacionais.

Natália de Mesquita

Doutora em Educação (Psicologia da Educação) pela PUC-SP, psicóloga e analista do comportamento. Pesquisa análise do comportamento aplicada à educação, design instrucional, políticas educacionais e governança de IA na educação pública.

Adriana Vieira

Pesquisadora em Língua Portuguesa e formação de professores. Trabalha com escrita colaborativa, autoria e uso de IA generativa no ensino de escrita na educação básica.

Pesquisa e uso se alimentam

Pergunta·Experimento·Evidência·Método·Uso

Essas etapas não formam uma sequência fechada. Uma pergunta pode gerar um experimento, um resultado pode mudar o método e uma solução em uso pode levantar uma nova questão de pesquisa.

Foi assim com o reranqueamento neurossimbólico: uma questão sobre recomendação de conteúdos virou investigação, foi testada e publicada e hoje também aparece em uma solução da IANE. O uso continua produzindo perguntas que voltam para a pesquisa.

Tem interesse em pesquisar com a gente?

Desenvolvemos pesquisas acadêmicas e projetos aplicados em colaboração com universidades, escolas, institutos e outras organizações educacionais.

Se existe uma pergunta que vale a pena investigar, podemos começar por ela.

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