Como gerar perguntas de pesquisa em minutos sem perder rigor

Você está perdida entre PDFs, prazos e a pressão de ter uma pergunta original para o mestrado, correndo risco de atrasar a defesa ou perder bolsa se não avançar. Este guia prático mostra um fluxo testado para gerar 8–12 perguntas acionáveis e verificáveis em menos de 30 minutos, com templates de prompt, checklist de validação e limites éticos claros.

Prova rápida: diretrizes e relatórios recentes indicam protocolos de transparência e validação para IAs na pesquisa, portanto o uso é viável desde que documentado [F1][F6]. Abaixo: fluxo em minutos, templates de prompt, checklist de validação e limites para evitar perguntas espúrias.

Usando 10 artigos representativos e um prompt organizado, você consegue gerar 8–12 perguntas classificadas por originalidade e viabilidade em menos de 30 minutos. Escolha SciSpace para perguntas ancoradas em citações e ChatGPT para variação linguística, e valide cada item com 2–3 referências antes de incluí‑lo no projeto [F6][F1].

Perguntas que vou responder

• Vale a pena usar IA para gerar perguntas de pesquisa?
• Como preparar um corpus em poucos minutos?
• Qual ferramenta escolher: SciSpace ou ChatGPT?
• Como montar um prompt que funcione e classificar resultados?
• Como validar e documentar para propostas e ética?
• Quais erros comuns e quando não usar a IA?

---

Vale a pena usar IA para gerar perguntas de pesquisa?

Conceito em 1 minuto

IA treinada em artigos significa modelos que indexam PDFs, metadados e citações para mapear redes de referência e lacunas. O objetivo aqui não é substituir o pesquisador, mas acelerar a triagem e sugerir pontos de partida para hipóteses e variáveis.

O que os dados mostram [F1]

Relatórios institucionais mostram que fluxos bem documentados reduzem risco reputacional e aumentam produtividade, desde que haja validação humana posterior [F1]. Estudos de uso prático apontam ganho de tempo na fase exploratória, com necessidade de checagem por bibliotecários e orientadores [F6].

Checklist rápido: decidir quando usar

1. Use quando precisar de muitas ideias iniciais.
2. Evite quando a originalidade total for mandatória sem precedentes.
3. Sempre registre o corpus e versões do modelo.

Contraexemplo: se sua área exige revisão manual de todas as citações primárias, prefira buscas manuais e sínteses tradicionais.

Como preparar um corpus em poucos minutos?

Conceito em 1 minuto

Corpus é o conjunto de textos que alimentará a IA. Para um mestrado, 10 artigos bem escolhidos são suficientes para gerar perguntas iniciais; amplie para 20–30 se a subárea for muito fragmentada.

O que os dados mostram [F6]

Ferramentas agentic que leem PDFs e cruzam citações tendem a encontrar lacunas baseadas em redes de referência; LLMs com contexto preferem padrões linguísticos e podem sugerir variações conceituais [F6]. No Brasil, orientações institucionais pedem cuidado com dados sensíveis e LGPD [F1].

Passo a passo aplicável

1. Seleção rápida: escolha 10 artigos centrais (revisões + 2–3 artigos recentes de alta relevância).
2. Formato: PDFs e BIBs com metadados.
3. Curadoria: peça ajuda ao(a) bibliotecário(a) para garantir cobertura.

Contraexemplo: corpora heterogêneos demais geram perguntas vagas; se isso ocorrer, restrinja por revista ou intervalo temporal.

Qual ferramenta escolher: SciSpace ou ChatGPT?

Conceito em 1 minuto

SciSpace Agent opera com leitura de PDFs e mapas de citações, bom para questões ancoradas em evidência. ChatGPT é útil para brainstorming e reformulação linguística, mas depende do contexto fornecido.

O que os dados mostram [F6][F4]

Relatos práticos e estudos comparativos indicam que agentes agentic produzem perguntas com referências citadas, enquanto LLMs excelam em criatividade e variação de escopo, exigindo validação de fontes [F6][F4].

Checklist rápido de escolha

1. Preciso de perguntas com citações diretas: escolha SciSpace.
2. Preciso de muitas variações linguísticas: escolha ChatGPT com contexto.
3. Híbrido recomendado: gerar em ChatGPT, ancorar em SciSpace.

Contraexemplo: usar apenas um LLM sem contexto costuma gerar ‘hallucinations’; se ocorrer, volte ao SciSpace ou à busca manual por citações.

Como montar o prompt que funciona e classificar os resultados?

Conceito em 1 minuto

Prompt template deve conter objetivo, público, recorte temporal, nível de especificidade e pedido de classificação por originalidade/viabilidade. Clareza no papel do leitor ajuda muito.

O que os dados mostram [F5]

Templates padronizados aumentam a consistência dos resultados e são recomendados em guias de uso de IAs em educação, especialmente quando acompanhados de critérios de avaliação para originalidade e viabilidade [F5].

Template e passo a passo aplicável

"Sou mestranda em [subárea]. Objetivo: gerar 10 perguntas de pesquisa originais sobre [tema], recorte 2018–2024, níveis: exploratória/confirmatória/metodológica; classifique por originalidade (alta/média/baixa) e viabilidade (alta/média/baixa). Forneça 2 referências que suportem cada pergunta."

Teste: gere 8–12 perguntas, depois valide as referências. Contraexemplo: prompts vagos geram perguntas genéricas; se isso acontecer, adicione exemplos de perguntas que você considera boas.

Como validar e documentar para propostas e ética?

Conceito em 1 minuto

Validação é procurar evidência direta para cada pergunta: artigo-ano-autoria que justifique a lacuna. Documentação consiste em registrar corpus, prompt, versão do modelo e critérios de seleção.

O que os dados mostram [F1][F2]

Diretrizes nacionais recomendam registro de procedimentos, declaração de uso de IA em anexos de proposta e checagem de vieses reproduzidos pelo corpus. Agências e universidades pedem transparência sobre algoritmos e versões [F1][F2].

Passo a passo aplicável

1. Para cada pergunta, anote 2–3 artigos que a suportem (autor, ano, periódico).
2. Registre prompt, corpus e versão do modelo em anexo.
3. Peça revisão do orientador(a) e do(a) bibliotecário(a).

Contraexemplo: não submeter essa documentação pode comprometer aprovação; caso haja restrição institucional, siga a política local e inclua justificativa.

Quais erros comuns e quando não usar a IA?

Conceito em 1 minuto

Erros incluem: confiar cegamente nas perguntas, aceitar referências inventadas e uso de corpus enviesado. Há cenários em que a IA não é indicada, por exemplo pesquisas de campo com dados sensíveis sem anonimização.

O que os dados mostram [F1][F6]

Relatórios mostram incidentes de geração de referências inexistentes e viéses corpóreos; por isso validação humana e documentação são mandatos éticos em muitas instituições [F1][F6].

Checklist de prevenção e alternativa

1. Sempre verifique cada referência.
2. Compare perguntas geradas com revisão manual rápida.
3. Se houver dados sensíveis, consulte o comitê de ética antes de incluir PDFs no corpus.

Alternativa: se a área exige primazia documental, conduza revisão manual guiada por um(a) bibliotecário(a).

Exemplo autoral: transformar pergunta em objetivo de mestrado

Condição inicial: IA sugeriu “Como variações metodológicas em análise qualitativa alteram a interpretação da saturação teórica em estudos sobre práticas docentes?” Transformação: objetivo concreto para proposta, operacionalização e variável dependente.

1. Definir população e amostra.
2. Escolher método qualitativo específico.
3. Operacionalizar saturação como número de entrevistas até tema recorrente; propor instrumentação e análise.

Isso virou um objetivo claro para uma candidata a mestrado que conheço.

Como validamos

Comparámos as recomendações do fluxo com documentos institucionais e guias de uso de IA no Brasil, e testámos o prompt-template com um corpus de 10 artigos em exemplo prático. Além disso, consultámos relatórios que tratam de transparência e riscos para confirmar exigências de documentação e validação [F1][F6].

Conclusão e próximo passo

Resumo: com corpus bem escolhido, ferramenta adequada, prompt estruturado e checagem imediata, você pode gerar perguntas de pesquisa úteis em minutos, sem sacrificar rigor. Ação prática: teste o fluxo com 10 artigos da sua subárea, use o prompt-template acima e valide três perguntas manualmente antes de anexar ao projeto.

FAQ

Quantos artigos devo usar como corpus?

Tese: Para um início, 8–12 artigos são suficientes. Próximo passo: selecione 8–12 artigos equilibrando revisões recentes e estudos empíricos centrais.

Posso usar só ChatGPT para todo o processo?

Tese: Pode, para brainstorm, mas combine com ferramentas que ancorem citações. Próximo passo: gere ideias em ChatGPT e verifique em SciSpace ou base acadêmica.

E se a IA sugerir uma referência que não existe?

Tese: Verifique imediatamente em bases acadêmicas antes de confiar na referência. Próximo passo: verifique imediatamente no Scopus, Google Scholar ou SciSpace e descarte referências falsas.

Como registrar o uso da IA na minha proposta?

Tese: Inclua um anexo com corpus, prompt, versão do modelo e critérios de seleção. Próximo passo: prepare o anexo com evidência do corpus e a versão do modelo usada.

A IA pode prejudicar minha originalidade?

Tese: Só se você aceitar perguntas sem validar. Próximo passo: transforme 2–3 perguntas em objetivos operacionais e faça busca manual por similaridade.

Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

Dra. Nathalia Cavichiolli — PhD pela USP, com dois pós-doutorados; MBA em Gestão e Docência; experiência internacional na The Ohio State University (EUA); revisora de periódicos científicos pela Springer Nature, com atuação em 37+ revistas, incluindo a Nature; especialista em escrita acadêmica há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

---

Atualizado em 24/09/2025