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ChatGPT e inteligência artificial na educação superior: guia de início rápido

https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000385146_por

Guia para a IA generativa na educação e na pesquisa

https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000390241

O Impacto da Inteligência Artificial na Educação: uma análise do potencial transformador do ChatGPT

https://educapes.capes.gov.br/bitstream/capes/748605/2/O%20Impacto%20da%20Intelig%C3%AAncia%20Artificial%20na%20Educa%C3%A7%C3%A3o.pdf

EDUCA+IA

https://www.educamaisai.com.br/

Inteligência Artificial e educação: refletindo sobre os desafios contemporâneos

https://www.researchgate.net/profile/Diego-Zabot/publication/376184196_Inteligencia_artificial_e_educacao_refletindo_sobre_os_desafios_contemporaneos/links/6605b58cf5a5de0a9fe7c797/Inteligencia-artificial-e-educacao-refletindo-sobre-os-desafios-contemporaneos.pdf

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A ABNT ainda não diponibilizou modelos para referenciar e citar as IAG.

As bibliotecas do Sistema de bibliotecas da Universidade Federal de Uberlândia SISBI/UFU e Serviço de biblioteca e documentação USP/ Bauru disponilizaram em seus sites exemplos como citar e referenciar IAG. A título de sugestão.

Exemplo de Referência

USP Bauru

"OpenAI. O que é ciência aberta? GPT-3.5 versão de 25 set. 2023. Inteligência Artificial. Disponível em: https://chat.openai.com/. Acesso em: 18 out. 2023." (USP Bauru, 2023)

Exemplo de Citações

SISBI/UFU

"A busca pela sustentabilidade é fundamental para enfrentar desafios globais como a degradação ambiental "(OpenAI, 2023).

Neste sentido, dados fornecidos pela OpenAI (2023) indicam que “A busca pela sustentabilidade é fundamental para enfrentar desafios globais, como a degradação ambiental [...]”.

"Recomenda-se registrar os prompts utilizados em ferramentas de IA, como a OpenAI, na metodologia do trabalho. Em anexos, pode-se incluir o conteúdo completo gerado pela IA" (SISBI/UFU, 2024).

Exemplo de Referência

SISBI/UFU

"OpenAI. ChatGPT. Versão GPT-4o. [São Francisco], 13 maio 2024. Modelo de linguagem grande. Disponível em: https://chat.openai.com/chat. Acesso em: 29 ago. 2024" (SISBI/UFU, 2024).

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Se você deseja aprofundar-se em conteúdos relacionados às inteligências artificiais generativas e obter mais dicas ou, ainda, possui sugestões de temas e abordagens que poderiam enriquecer este repositório, incentivamos o envio de suas contribuições. Estamos empenhados em manter um diálogo aberto e colaborativo com a comunidade acadêmica e demais interessados. Para entrar em contato, utilize os canais disponíveis e participe da construção coletiva deste espaço de conhecimento.

sarahcrisbk@hotmail.com

Todas as imagens foram realizadas no Bing

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Escrita Acadêmica:

Geração de leitura de pdf, correções ortográficas, traduções entre outros.

Apoio ao Ensino:

Planejamento de aulas, elaboração de materiais didáticos e criação de avaliações.

Pesquisa:

Levantamento inicial de ideias, categorização de dados e sugestão de leituras complementares.

Educação Profissional e Tecnológica:

Criação de roteiros para cursos técnicos, suporte na resolução de problemas técnicos e elaboração de projetos.

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Diante do uso crescente da Inteligência Artificial Generativa (IAG) na atualidade, especialmente no contexto da produção acadêmica e suas implicações éticas, surge a necessidade de reflexão. Nesse sentido, diversos países estão avançando no desenvolvimento de regulamentações que visam assegurar o uso ético e legal desse tipo de ferramenta digital.

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Quando surgiu a Inteligência Artificial Generativa?  O que é a inteligência artificial generativa?

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Quando surgiu a Inteligência Artificial Generativa?  O que é a inteligência artificial generativa?

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Quando surgiu a Inteligência Artificial Generativa?

O conceito de sistemas capazes de gerar linguagem natural surgiu na década de 1960, quando Joseph Weizenbaum, desenvolveu o ELIZA.

O que é a inteligência artificial generativa?

A inteligência artificial generativa (IAG) refere-se a uma categoria de sistemas de inteligência artificial projetados para criar conteúdo novo, como texto, imagens, áudio, vídeo e até mesmo código. Esses sistemas utilizam modelos avançados de aprendizado de máquina, frequentemente baseados em redes neurais profundas, para gerar saídas que imitam ou superam criações humanas em determinados contextos.

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Este padlet foi concebido com a finalidade de reunir e disponibilizar informações sobre Inteligência Artificial Generativa (IAG), fundamentado em uma pesquisa realizada no âmbito do Mestrado PROFEPT, na linha de pesquisa Práticas Educativas em Educação Profissional e Tecnológica (EPT).

A elaboração deste produto emergiu a partir de uma investigação conduzida com docentes dos programas de pós-graduação stricto sensu (PROFEPT e PPGET), que analisou os desafios e as transformações da escrita acadêmica no contexto das Inteligências Artificiais Generativas. Os dados obtidos por meio de entrevistas semiestruturadas revelaram a necessidade de abordar questões centrais, como o surgimento da IAG, seu significado, estratégias para acessar informações, além de outros tópicos pertinentes que podem ser explorados nos próximos itens.

Este espaço foi criado com o propósito de fomentar reflexões críticas e subsidiar práticas educativas relacionadas à integração das IAG nos contextos acadêmicos, promovendo o diálogo e a conscientização sobre suas implicações éticas e pedagógicas.

Público- alvo: Docentes, Discentes e comunidade em geral

Este produto educacional é fruto da pesquisa aprovada Comitê de Ética em Pesquisa (CEP), sob número CAAE: 81858624.8.0000.5154.

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Mestranda: Sarah Cristina Maria Ferreira

sarahcrisbk@hotmail.com

Orientador: Prof. Dr. Welisson Marques

welissonmarques@iftm.edu.br

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https://iftm.edu.br/cursos/uraparquetecnologico/mestrado/educacao-profissional-e-tecnologicarede-nacional/

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•ChatGPT – Openai

•Gemini – Google

•Copilot – Microsoft

IAGs https://www.futuretools.io/

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A escrita acadêmica é, portanto, o instrumento pelo qual as descobertas científicas são publicadas e compartilhadas tanto com seus pares quanto com o público em geral, mediante divulgação científica, por exemplo. Logo, tal como o método científico, ela também segue rigorosas normas, neste caso, de redação, a fim de garantir norteadores como clareza, precisão e credibilidade (Moreira, 2020, p. 3).

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MOREIRA, Claudio. Guia prático de escrita acadêmica: o passo a passo para você escrever Papers, Artigos Científicos e Monografias/TCCs (Guias Acadêmicos Livro 1). 1.ed. [S.l.]: Claudio Academy, 2020.

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Etimologicamente, o termo ética deriva da palavra grega êthos, que diz respeito ao caráter, ao costume e, ao mesmo tempo, tem relação com algo familiar.

Desafios ético da Inteligência Artificial

Viés

Os algoritmos podem refletir os preconceitos de seus criadores ou dos dados em que são treinados, levando à discriminação contra certos grupos de pessoas.

Privacidade

A capacidade de coletar e analisar grandes quantidades de dados pessoais levanta preocupações sobre privacidade e segurança de dados.

Segurança

O potencial de criar sistemas autônomos pode prejudicar pessoas ou propriedade.

Emprego

A automatização de muitos trabalhos pode resultar em desemprego e agitação social.

Manipulação

A capacidade de ser usada para manipular pessoas e opiniões é preocupante.

Transparência

Os sistemas devem ser transparentes, permitindo que as pessoas compreendam seu funcionamento.

Responsabilidade

Mecanismos devem ser estabelecidos para atribuir responsabilidades às pessoas envolvidas no desenvolvimento.

Preconceito

Os sistemas não devem discriminar indivíduos.

Social

A capacidade de causar danos a coletividades.

Fonte: Adaptado (Russel; Norvig, 2022). Autora introduziu dados.

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Diante desses desafios, é essencial estabelecer boas práticas para o uso ético e produtivo das IAG na escrita acadêmica:

1. Citar o uso da IAG:
Sempre que uma IAG for utilizada para gerar ou revisar textos, essa contribuição deve ser mencionada, garantindo transparência e ética no processo acadêmico.

2. Utilizar a IAG como apoio, não como substituição:
As ferramentas devem ser usadas para auxiliar na escrita, mas nunca para substituir o envolvimento crítico do pesquisador com o texto.

3. Revisar e adaptar o texto gerado:
O texto produzido por uma IAG deve ser revisado cuidadosamente, para garantir sua adequação ao contexto da pesquisa e evitar informações imprecisas ou genéricas.

4. Promover a conscientização sobre os limites das IAG:
Professores e orientadores devem educar os alunos sobre as limitações dessas ferramentas, incentivando o desenvolvimento de habilidades autônomas de escrita.

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Embora as potencialidades sejam claras, o uso das IAG na escrita acadêmica suscita importantes questionamentos éticos e epistemológicos:

Originalidade e autoria:
Quando um texto é gerado por uma IAG, até que ponto ele pode ser considerado uma produção original do autor? Essa questão é particularmente sensível no contexto acadêmico, onde a autenticidade é um pilar fundamental.

Plágio e apropriação:
Muitos alunos podem ser tentados a utilizar textos gerados por IAG sem realizar adaptações ou citações apropriadas, o que configura plágio. As instituições acadêmicas precisam desenvolver políticas claras para abordar esse desafio.

Dependência tecnológica:
Há o risco de que estudantes e pesquisadores passem a depender excessivamente das IAG, comprometendo o desenvolvimento de habilidades essenciais, como pensamento crítico e escrita reflexiva.

Superficialidade nas análises:
Textos gerados por IAG frequentemente apresentam generalizações e falta de profundidade analítica, o que pode impactar negativamente a qualidade do trabalho acadêmico.

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No contexto da Inteligência Artificial Generativa (IAG), prompts são as instruções ou entradas fornecidas por um usuário com o objetivo de direcionar o sistema de IA na criação de conteúdos específicos. Esses conteúdos gerados, frequentemente denominados como "saídas", podem assumir diversas formas, incluindo texto, imagens, música ou outras representações de mídia digital.

A importância dos prompts
Os prompts desempenham a função das ferramentas de IAG, pois são responsáveis por definir a tarefa a ser executada. Eles influenciam diretamente os resultados gerados, tanto em termos de conteúdo quanto de estilo e nível de detalhamento. Quanto mais precisas e claras forem as instruções fornecidas ao sistema, maior será a probabilidade de que o conteúdo produzido atenda às expectativas do usuário.

A qualidade do prompt, portanto, não é apenas um elemento técnico, mas um aspecto estratégico que determina o grau de alinhamento entre a intenção do usuário e a produção da IA.

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Sarah Cristina Maria Ferreira

Mestranda no Mestrado Profissional em Educação Profissional e Tecnológica - IFTM. Possui graduação em Biblioteconomia – Unifor.  Especialização Gestão em Biblioteconomia pela Uniessa, Especialização em  Biblioteconomia pela Faculdade Internacional Signoreli. Atualmente é bibliotecária da Universidade Federal de Uberlândia no Campus Glória, atua no atendimento, promovendo treinamentos, normalização de trabalhos acadêmicos e pesquisa em bases de dados.

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Welisson Marques

Pós-doutor em Educação / Análise do Discurso pela Universidade de São Paulo (USP); Doutor em Estudos Linguísticos e Mestre em Linguística - fomentado pela CAPES - pelo Programa de Pós-Graduação em Estudos Linguísticos da Universidade Federal de Uberlândia (PPGEL/UFU) - Conceito CAPES/MEC 6; Especialista em Metodologia do Ensino-Aprendizagem em Língua Estrangeira - Língua Inglesa. Possui Licenciatura Plena em Letras Português/Inglês e suas respectivas literaturas pela Universidade de Uberaba. É, também, Bacharel em Direito e Bacharel em Teologia, e advogado inscrito na OAB-MG. Professor e Pesquisador em regime de dedicação exclusiva no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Triângulo Mineiro (IFTM). Orienta pesquisas em nível de graduação, mestrado e doutorado e, também, supervisiona em nível de Pós-Doutorado. Atua como docente permanente no Programa de Pós-Graduação em Educação Tecnológica - Cursos de Mestrado e Doutorado (PPGET-IFTM); no Programa de Pós-Graduação em Educação Profissional e Tecnológica da Rede Federal (ProfEPT); e, também, na Graduação em Letras / Licenciatura Plena em Língua Portuguesa (IFTM/UAB-MEC). É Proficiente em Língua Inglesa pela Universidade de Cambridge (UCLES/CPE) e Universidade de Michigan (Michigan University/ECPE) e em Língua Francesa possui os diplomas DELF (Diplômes dÉtudes en Langue Française). Tem especial interesse pelas relações entre educação, educação tecnológica, saberes e poderes e pelas construções de verdades, notadamente sobre a educação profissional e tecnológica, ensino médio integrado e sobre aprendizes e aprendizagem de línguas no Brasil. Interessa-se, também, por questões atinentes a diferentes modalidades de discursos e suas relações com a semiologia, a memória e a produção de sujeitos na história. Parecerista ad hoc de revistas científicas na área de Educação e Linguística. Tem publicações em periódicos nacionais e internacionais em português, inglês e francês. É membro da associação internacional REED - Red de Estudios sobre Educación. É coordenador do projeto interinstitucional entre o Programa de Pós-Graduação em Educação Tecnológica e a Patton College of Education, da Universidade de Ohio (Estados Unidos). Foi presidente da comissão de implantação do Doutorado em Educação Tecnológica no IFTM (o primeiro doutorado do Instituto, aprovado em 2023). Atuou como coordenador no Programa de Pós-Graduação em Educação Tecnológica - Cursos de Mestrado e Doutorado (PPGET-IFTM) de 2016 a 2024. É autor das obras: Análise do Discurso Publicitário de Cursos de Idiomas. São Carlos: Pedro João Editores, 2015. 285 p.; Mensalão e Crise Política: o discurso de Veja ao significar o Partido dos Trabalhadores. Curitiba: Editora Appris, 2011. 155 p.; e co-organizador, juntamente com CONTI, Maria Aparecida; FERNANDES, Cleudemar Alves, das obras: Análise do Discurso e Semiologia. Uberlândia, EDUFU, 2015, 369 p.; e, também, Michel Foucault e o Discurso: aportes teóricos e metodológicos. Uberlândia: EDUFU, 2013, 270 p. Ademais, é líder do Grupo de Pesquisa em Discurso e Educação, cadastrado no CNPq (GPDE/IFTM/CNPq).

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Em síntese, a utilização de sistemas de Inteligência Artificial Generativa (IAG) deve ser encarada com cautela, especialmente no contexto de produção acadêmica. Esses sistemas não devem, em hipótese alguma, ser empregados para elaborar uma tarefa integralmente ou mesmo para redigir seções substanciais de um trabalho. Caso o uso de textos gerados por IAG seja inevitável, é imprescindível que sua origem seja devidamente referenciada conforme a ABNT, em conformidade com os padrões éticos e metodológicos aplicáveis.

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Texto:

Ferramentas como ChatGPT e Bard, Gemini, que auxiliam na escrita de textos acadêmicos, resumos, traduções e revisão.

Imagem:

Ferramentas como DALL-E e MidJourney, usadas para criar imagens baseadas em descrições textuais.

Código:

Ferramentas como Copilot, que auxiliam programadores a escrever e otimizar códigos.

Análise de dados:

Modelos especializados para categorizar, interpretar e organizar grandes volumes de informações.

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Educação Profissional e Tecnológica (EPT)

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Educação Profissional e Tecnológica (EPT)

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A Educação Profissional e Tecnológica (EPT) emerge como um pilar fundamental no desenvolvimento socioeconômico do Brasil, proporcionando uma conexão mais estreita entre o sistema educacional e o mundo do trabalho, isto é, confluindo dois dos direitos fundamentais do cidadão, quais sejam: à educação e ao trabalho (Brasil, 2018). De acordo com o 2º parágrafo da Lei de Diretrizes e Bases da Educação Nacional (Lei nº 9394/1996), a educação escolar deverá vincular-se ao mundo do trabalho e à prática social, configurando a EPT em um agente ativo em prol de uma educação pública, laica, democrática, gratuita e de qualidade (Brasil, 1996). Dessa forma, ela se baseia na oferta de cursos, currículos e programas alinhados às necessidades para o exercício de profissões, contribuindo para a inserção do indivíduo na vida em sociedade (Brasil, 2018).

Indubitavelmente, um marco nessa trajetória foi a institucionalização da Rede Federal de Educação Profissional, Científica e Tecnológica (RFEPCT), em 2008, por meio da Lei nº 11.892. Rede essa que abrange os 38 Institutos Federais de Educação, Ciência e Tecnologia (IFs), 2 Centros Federais de Educação Tecnológica (CEFETs), o Colégio Pedro II (CPII), 24 Escolas Técnicas vinculadas às Universidades Federais e a Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR). Estrutura consolidada que reflete o compromisso do país com a expansão da Educação Profissional e Tecnológica em todas as suas esferas (IFTM, [200-]).

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UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA. Sistemas de Bibliotecas. Elaboração de Citações. ABNT NBR10520/23, Uberlândia: UFU,  2024a. Portal: Sisbi/UFU. Disponível em: Acesso em: 19 dez. 2024.

UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA. Sistemas de Bibliotecas. Elaboração de Referências. ABNT NBR6023/18, Uberlândia: UFU,  2024b. Portal: Sisbi/UFU. Disponível em: Acesso em: 19 dez. 2024.

UNIVERSIDADE DE  SÃO PAULO. Campus Bauru. Serviço de biblioteca e documentação. Guia de elaboração de referências. ABNT NBR6023/18, Bauru: USP,  2023. Portal: Sisbi/UFU. Disponível em: https://usp.br/sddarquivos/arquivos/abnt6023.pdf. Acesso em: 19 dez. 2024.

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BRASIL. Ministério da Educação. Educação Profissional e Tecnológica (EPT). Brasília. Portal: MEC, 2018. Disponível em: http://portal.mec.gov.br/educacao-profissional-e-tecnologica-ept. Acesso em: 13 set. 2023.

INSTITUTO FEDERAL DO TRIÂNGULO MINEIRO (IFTM). Apresentação. Uberaba, [200-]. Portal. Disponível em: https://iftm.edu.br/cursos/uraparquetecnologico/mestrado/educacao-profissional-e-tecnologicarede-nacional/?arq=. Acesso em: 20 fev. 2024.

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RUSSELL, Stuart J.; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna. 4. ed. Rio de Janeiro: GEN LTC, 2022. E-book. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/reader/books/9788595159495/. Acesso em: 03 jan. 2025.