Categoria: IA na escrita acadêmica

  • 4 descobertas essenciais sobre IA na escrita acadêmica

    4 descobertas essenciais sobre IA na escrita acadêmica

    A pressão para publicar e a barreira linguística tornam a escrita acadêmica um gargalo para quem vai entrar no mestrado; o risco é atraso na qualificação, prorrogação de prazos ou perda de bolsa. Este texto explica quatro descobertas essenciais sobre o uso de IA na escrita acadêmica e entrega checklists e uma regra prática de 3 passos para usar ferramentas em segurança, com ações que você pode aplicar ao preparar seu pré-projeto em poucos dias. Ao final há validação das fontes e passos imediatos para incluir uma declaração de uso de IA na submissão e validar referências.

    Prova: sínteses e estudos recentes da MDPI e análises editoriais mostram ganhos de produtividade, riscos de citação imprecisa e evolução de políticas editoriais [F1][F2][F3].

    A IA pode acelerar rascunhos, melhorar clareza e reduzir a barreira linguística, mas não substitui verificação humana nem orientação disciplinar; consulte guias práticos sobre ferramentas e processos antes de delegar revisão substancial. Declare o uso na submissão, valide referências manualmente e exija treinamento institucional para equidade e qualidade.

    Perguntas que vou responder

    1) Ganhos reais de produtividade e acessibilidade

    Conceito em 1 minuto

    IA aplicada à escrita acadêmica inclui geração de texto, edição assistida, sumarização e recomendação de citações; para autores não nativos, essas ferramentas aceleram rascunhos e tornam o texto mais legível, sem garantir precisão nas referências nem na argumentação disciplinar.

    Mesa com laptop mostrando gráficos e indicadores de legibilidade, anotações e mãos apontando
    Mostra evidências quantitativas sobre ganhos de legibilidade e produtividade relatados pelos estudos.

    O que os dados mostram [F1]

    Estudos da MDPI documentam interações aluno–chatbot e melhoria de legibilidade e feedback em escrita acadêmica; evidências indicam redução de tempo em tarefas de clareza e estrutura, com ganho claro para quem tem menor proficiência em redação acadêmica [F1].

    • Peça ao modelo um esboço, não um texto final.
    • Revise cada citação gerada e confirme fonte original.
    • Reescreva trechos sugeridos para preservar estilo pessoal.
    • Peça ao orientador feedback sobre mudanças substantivas.

    Limite e quando não funciona: quando o projeto exige análise crítica inovadora ou linguagem técnica muito específica, a IA tende a simplificar demais; nesses casos, produza o rascunho inicial com base em notas próprias e use ferramentas apenas para revisão de estilo.

    2) Normas e ética em rápida evolução

    O essencial em 1 minuto

    Editores e sociedades científicas exigem transparência: ferramentas não são autoras e o uso deve ser declarado; políticas editoriais mudam rápido, portanto acompanhar o periódico alvo é obrigatório.

    Políticas e recomendações em prática [F3][F2]

    Relatos sobre diretrizes editoriais mostram que periódicos pedem declaração de uso de IA e combinam checagens automatizadas com revisão humana; revisões publicadas apontam dilemas sobre autoria, responsabilidade e confidencialidade [F3][F2].

    Prancheta com checklist e laptop aberto em formulário de submissão, caneta ao lado
    Ilustra um template prático para declarar uso de ferramentas na submissão de artigos.

    Modelo de declaração para submissão (template)

    1. Indique quais ferramentas foram usadas, versão e função.
    2. Declare quem autorizou o uso, por exemplo, orientador.
    3. Confirme que todas as referências geradas foram verificadas manualmente.

    Contraexemplo: alguns periódicos ainda não têm política clara; nesse caso, declare proativamente no texto ou na carta ao editor e siga orientações da sua instituição.

    3) Risco de desigualdade e erosão de voz disciplinar

    Explicação curta

    Acesso desigual a ferramentas e competências para usá‑las pode aprofundar desigualdades entre grupos; dependência excessiva uniformiza estilo científico e enfraquece expressão disciplinar e originalidade.

    O que a pesquisa indica [F4][F6]

    Estudos sobre percepção estudantil e análises disciplinares apontam que o uso não regulamentado tende a homogeneizar textos e privilegiar quem tem melhor acesso a ferramentas e formação específica [F4][F6].

    Pessoa comparando três versões de um parágrafo no laptop, com notas e marca‑texto sobre a mesa
    Exibe o método de comparar versões para identificar e preservar escolhas retóricas autorais.

    Passos práticos para preservar sua voz (exemplo autoral)

    • Escreva três versões do parágrafo: original, resumida por IA e reescrita por você — compare escolhas retóricas.
    • Mantenha um documento de decisões metodológicas que registre mudanças feitas por IA.
    • Solicite revisão de um colega da mesma área antes de submeter.

    Limitação: em tradução técnica a IA melhora muito; para inovação teórica, confiar apenas na IA reduz originalidade. Prefira uso combinado: inspiração mais escrita autoral.

    4) Adoção editorial e institucional é célere, mas fragmentada

    O quadro em 1 minuto

    Publishers e universidades adotam ferramentas e diretrizes de forma rápida, porém sem coordenação uniforme; no Brasil, iniciativas surgem em CAPES e universidades, mas falta padronização nacional.

    O que as iniciativas mostram [F5][F8][F9]

    Relatórios institucionais e notícias sobre adoção editorial documentam esforços para integrar detecção automatizada e formação; ainda assim, políticas variam por instituição e periódico, gerando incerteza para candidatos a mestrado e autores early career [F5][F8][F9].

    Plano de 5 passos para um programa de pós-graduação

    1. Defina política local de declaração de IA.
    2. Ofereça oficina obrigatória de IA literacy para discentes e orientadores.
    3. Disponibilize ferramentas de checagem e suporte linguístico.
    4. Integre verificação de referências na etapa de qualificação.
    5. Crie um repositório de decisões éticas do programa.

    Quando não funciona: políticas copiadas sem adaptação às áreas podem ser ineficazes; ajuste regras à prática disciplinar do seu curso.

    Artigos e relatórios abertos com citações destacadas, tablet mostrando PDF e anotações
    Representa o processo de validação das fontes e critérios metodológicos usados na síntese.

    Como validamos

    A síntese priorizou estudos revisados e relatórios institucionais de 2024–2025, com foco em evidências empíricas da MDPI e análises editoriais; foram usados textos de avaliação editorial e relatórios nacionais para mapear prática e política.

    Conclusão rápida e ação prática

    Resumo: a IA amplia produtividade e inclusão linguística, mas exige transparência, verificação humana e políticas formativas para evitar desigualdades e perda de voz disciplinar. Ação prática para hoje: ao preparar seu pré-projeto de mestrado, inclua uma seção curta sobre o uso de IA e como você irá validar referências.

    FAQ

    Preciso declarar que usei um corretor que sugere frases?

    Sim: declare ferramentas que geraram conteúdo substantivo ou edição que altere ideias; uma declaração simples evita problemas futuros com o orientador e o periódico. Próximo passo: inclua no manuscrito ou na carta ao editor o nome da ferramenta, versão e função.

    Posso usar IA para revisar gramática sem avisar?

    Usar IA para revisão gramatical é permitido, mas documente se a revisão mudou sentido ou estrutura; mantenha um log das versões do texto. Próximo passo: salve versões e registre alterações significativas em um documento de decisões.

    Ferramenta gerou referência que não existe, e agora?

    Pare e verifique a citação na fonte original; corrija ou remova a referência falsa — a checagem manual de referências é imprescindível. Próximo passo: valide cada referência antes da submissão consultando a base original ou DOI.

    Minha universidade não oferece treinamento, o que faço?

    Procure oficinas online de escrita acadêmica e construa um grupo de estudos com colegas; proponha uma oficina local ao coordenador do programa. Próximo passo: escreva uma proposta curta para uma oficina e envie ao coordenador em 7–14 dias.

    A IA pode ser usada como coautora?

    Não: ferramentas não cumprem critérios de autoria; declare uso e atribua autoria a pessoas responsáveis. Próximo passo: inclua uma nota de uso de IA no rodapé ou na seção de métodos, conforme as diretrizes do periódico.

    Autoria

    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.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025

  • 7 coisas que você precisa saber antes de usar IA na redação acadêmica

    7 coisas que você precisa saber antes de usar IA na redação acadêmica

    Você pode ganhar tempo com IA para estruturar rascunhos e ideação, mas corre o risco de perder credibilidade ou cometer erros éticos que comprometam avaliação e submissões. Sem verificação, isso pode levar a retrabalhos e rejeição. Este texto apresenta passos práticos e uma regra prática de 3 passos para usar IA em rascunhos e propostas, com checagens e modelos de declaração que podem ser aplicados em 2–6 semanas.

    Uso direto em 40–60 palavras

    escrita assistida por ia pode melhorar a originalidade e a utilidade do seu texto se for empregada como coautoria de ideias, não como atalho. Declare o uso, audite referências geradas e mantenha logs de prompts; orientadores e programas devem treinar verificação crítica para proteger integridade e diversidade científica.

    Perguntas que vou responder

    1) Vale a pena usar IA no mestrado?

    Entenda em 1 minuto: quando faz sentido

    IA ajuda em ideação, rascunho inicial, reescrita fluente e tradução; para quem tem pouco tempo, pode acelerar a estruturação de capítulos e melhorar a clareza. No entanto, não substitui pesquisa crítica, revisão de conteúdo e pensamento original.

    O que os dados mostram [F1]

    Estudos experimentais mostram ganhos em novidade e em utilidade do texto quando autores usam IA como ferramenta de co-criação; esses ganhos são estatisticamente significativos em tarefas controladas [F1]. Isso sugere benefício prático para estudantes que sabem verificar e ajustar as saídas.

    Checklist rápido para decidir agora

    • Use IA se precisar de rascunho, formulação de hipóteses ou variações de texto.
    • Não use IA para gerar referências ou conclusões sem checar.
    • Mantenha logs de prompts e versões.

    Não use IA para produzir o capítulo metodológico sem supervisão; se o método for crítico para avaliação, prefira escrever manualmente e usar IA apenas para revisão de linguagem.

    Pessoa digitando manuscrito no laptop com páginas impressas e checklist ao lado, preparando declaração de uso de IA.

    Mostra a preparação de submissão e o uso de checklist para registrar onde a IA foi usada.

    2) Como declarar o uso de IA ao submeter um artigo ou dissertação?

    Conceito em 1 minuto: transparência que conta

    Declaração clara significa informar onde e como a IA foi usada, por exemplo em ideação, edição de linguagem ou tradução. Coloque essa informação na seção métodos ou em Agradecimentos, conforme a prática da revista ou da universidade.

    O que as recomendações editoriais dizem [F6][F3]

    Organizações como ICMJE e comitês editoriais orientam que ferramentas de IA não sejam listadas como autoras e que seu uso seja descrito. Políticas recentes exigem declaração e, em alguns casos, logs e aprovação editorial [F6][F3].

    Passo a passo prático para a declaração

    1. Identifique cada etapa em que a IA ajudou (esboço, reescrita, tradução).
    2. Escreva um parágrafo curto para Métodos ou Agradecimentos.
    3. Anexe logs de prompts se a revista ou banca pedir.

    Declarar apenas “usei IA” sem detalhar função é insuficiente; faça a declaração específica e prepare-se para justificar em revisão por pares.

    3) Como integrar IA na proposta e no texto sem perder originalidade?

    IA pode dar variantes de formulários teóricos, sugestões de títulos e rascunhos; o risco é homogeneização da linguagem e reprodução de tropes, que reduz diversidade de ideias se vários autores usam prompts semelhantes.

    Baixe a checklist de revisão em 72h.

    O que é e onde falha, em 1 minuto

    Em estudos controlados, equipes que iteraram prompts e reescreveram outputs atingiram maior novidade do que aquelas que usaram saídas sem edição [F1][F9]. A prática de editar intensamente as sugestões é o que traz ganho real.

    Checklist com cinco passos sobre mesa, notas adesivas e laptop, ilustrando mapa de uso em etapas.

    Ilustra o fluxo prático em cinco etapas para integrar IA mantendo autoria e rastreabilidade.

    Mapa de uso em 5 passos (autorais)

    1. Gere 3 variações de introdução com prompts distintos.
    2. Selecione frases interessantes e reescreva-as com suas palavras.
    3. Verifique citações e dados manualmente.
    4. Peça feedback do orientador e ajuste.
    5. Documente versões.

    Não cole parágrafos gerados sem reescrita; se isso ocorrer, remova e reconstrua com base em literatura própria.

    4) Quais riscos éticos e de viés preciso considerar?

    Explicação rápida: além do plágio

    Riscos incluem atribuição imprópria de autoria, geração de referências falsas, enviesamento de tópicos e homogeneização de linguagem. Integridade exige verificação e responsabilidade humana final.

    O que relatórios institucionais e multilaterais indicam [F7][F4]

    Relatórios da OCDE e diretrizes universitárias apontam que, apesar de ganhos de produtividade, é preciso políticas para evitar perda de diversidade e garantir avaliação justa. Universidades brasileiras já propõem guarda de logs e treinamentos [F7][F4].

    Ação imediata para reduzir riscos

    • Crie rotinas para checar referências e fatos.
    • Nunca atribua autoria à IA; sempre indique uso.
    • Treine o grupo de pesquisa sobre vieses potenciais.

    Adotar IA sem mudar critérios de avaliação é um risco; se sua banca ou programa não tiver política, proponha um protocolo mínimo e registre comunicações.

    5) Como treinar prompts e checar fontes geradas pela IA?

    Mãos segurando smartphone com instruções e laptop com anotações sobre prompts, representando treino de prompts.

    Mostra a prática de formular e testar prompts para melhorar as saídas da IA.

    Conceito em 1 minuto: prompt engineering como habilidade

    Prompt design é o ato de formular instruções que orientam a IA; bom prompt reduz ruído e melhora relevância. A IA não distingue fontes verdadeiras de erro, por isso verificação é essencial.

    Exemplo prático e recurso institucional [F4]

    Guia de diretrizes de universidades brasileiras traz modelos de logs e exemplos de prompt que priorizam transparência e rastreabilidade [F4]. Treinar com exemplos reais reduz riscos e melhora a utilidade das saídas.

    Exercício guiado: 3 prompts para testar já

    • Prompt para ideação: descreva 5 lacunas de pesquisa sobre X, citando autores chave (peça referências, mas depois verifique).
    • prompt para resumo: resuma o parágrafo em 50 palavras mantendo termos técnicos.
    • Prompt para reescrita: reescreva este trecho com tom acadêmico mais conciso.

    Faça sempre: rode o prompt, compare saídas e cheque manualmente cada referência; se uma citação parecer vaga, busque o original.

    6) Quanto tempo e recursos a IA realmente poupa?

    Resumo em 1 minuto: ganhos condicionais

    IA reduz tempo em tarefas de forma e linguagem, mas o tempo economizado pode ser gasto em verificação e adaptação. Ganhos reais dependem de habilidades prévias do autor e do controle de qualidade.

    O que relatórios econômicos mostram [F7]

    Relatórios sugerem ganhos de produtividade em tarefas repetitivas e aumento de inovação na presença de adoção responsável; ainda assim, há necessidade de investimento inicial em capacitação e revisão institucional [F7].

    Truque prático para medir economia de tempo

    • Cronometre tarefa manual vs tarefa com IA para a mesma saída.
    • Some tempo de verificação; se verificação > 50% do tempo ganho, revise o fluxo.

    Medir apenas o tempo de geração sem contar revisão tende a produzir estimativas otimistas.

    Mesa de reunião com laptops, documentos e quadro branco com anotações sobre políticas institucionais.

    Representa decisões institucionais sobre declaração, treinamento e arquivamento de logs de IA.

    7) O que as instituições devem fazer agora?

    Em poucas palavras: políticas que protegem e habilitam

    Universidades precisam de regras claras sobre declaração, treinamentos e sistemas de arquivamento de logs. Pró-reitorias e comissões de ética devem integrar diretrizes às normas de autoria.

    Exemplos de ações institucionais [F4][F6]

    Algumas universidades brasileiras já publicaram diretrizes que recomendam retenção de logs e não atribuição de autoria a ferramentas. Agências e editoras internacionais reforçam normas para declaração e integridade [F4][F6].

    Checklist institucional mínimo

    • Exigir declaração de uso em submissões e teses.
    • Padronizar onde declarar (Métodos, Agradecimentos).
    • Oferecer capacitação sobre prompts e verificação.
    • Criar fluxo para arquivar logs e auditar uso.

    Doar responsabilidade apenas ao aluno é insuficiente; instituições devem treinar orientadores e atualizar regulamentos.

    Como validamos

    Baseamos as recomendações em estudos experimentais e guias institucionais citados na pesquisa fornecida, mantendo a evidência principal do aumento de novidade e utilidade como ponto de partida [F1]. Complementamos com diretrizes editoriais e relatórios multilaterais para cobrir ética e políticas [F6][F7]. Quando uma fonte não foi conclusiva, assinalamos a limitação e sugerimos passos prudentes.

    Conclusão e próximos passos

    Use IA para acelerar rascunhos e gerar ideias, mas mantenha controle humano sobre autoria, referências e verificação. Ação imediata: elabore um parágrafo padrão para declaração de IA na sua futura candidatura ou submissão e peça ao orientador para aprová-lo antes de enviar.

    FAQ

    Preciso declarar o uso de ChatGPT na tese?

    Sim: declare onde a IA ajudou e como. Ação: anexe logs se a banca pedir ou registre o uso quando não houver política.

    Posso listar a IA como coautora?

    Não: ferramentas não cumprem critérios de contribuição, responsabilidade e aprovação final exigidos para autoria. Próximo passo: liste contribuições da ferramenta na seção de Métodos ou Agradecimentos.

    E se a IA inventar referências?

    Verifique todas as citações: nem todas as referências geradas são reais. Passo acionável: remova referências inexistentes e substitua por fontes com DOI ou repositórios acadêmicos confiáveis; consulte repositórios antes de aceitar qualquer referência.

    Quanto tempo leva aprender a usar IA bem?

    Depende, mas é possível melhorar significativamente em algumas semanas com prática dirigida. Próximo passo: inclua exercícios de prompts no seu plano de estudos e monitore progresso por 2–6 semanas.

    Meu orientador proíbe IA, e agora?

    Respeite políticas institucionais e diálogo claro é essencial; se a proibição for pessoal, apresente logs e processos para demonstrar checagem. Passo prático: proponha um teste controlado com registros e revisão do orientador.

    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.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025

  • Como usar IA na escrita acadêmica em 3 meses sem perder a autoria

    Como usar IA na escrita acadêmica em 3 meses sem perder a autoria

    Escrever uma dissertação ou artigo é pesado: falta tempo, o bloqueio da página em branco atrasa entregáveis e a insegurança no inglês amplia o risco de prorrogação de prazos e perda de oportunidades acadêmicas. Sem um fluxo claro, você pode atrasar a submissão por semanas; este texto mostra um plano prático e verificável para integrar ferramentas digitais e IA, preservando sua autoria humana e ganhando produtividade em cerca de 3 meses. Em 2–3 passos por sessão você terá checkpoints para checar referências, voz autoral e versões.

    Dados recentes de Nature e ScienceDirect mostram ganhos claros na clareza e na velocidade quando IA é usada como co-piloto, com redução do retrabalho e menor ansiedade entre autores iniciantes [F1] [F2]. Nas seções seguintes descrevo passos práticos, exemplos reais e previsões de tempo para aplicar hoje mesmo.

    usar ia como co-piloto pode reduzir o tempo gasto em rascunhos e revisão, aumentar a clareza e diminuir a ansiedade de escrita, desde que haja verificação humana de conteúdo e citações.

    Perguntas que vou responder

    Vale a pena usar IA na escrita acadêmica agora?

    Conceito em 1 minuto

    IA generativa e ferramentas de revisão automatizada oferecem suporte técnico: geração de rascunhos, resumo de textos longos, checagem gramatical e formatação. Além do técnico, há impacto afetivo: feedback imediato costuma reduzir a resistência inicial e acelerar a iteração.

    O que os estudos mostram [F3]

    Pesquisas recentes indicam aumento de produtividade e autoconfiança entre usuários, especialmente falantes não nativos, com melhoria na padronização e clareza do texto quando IA é usada de forma orientada [F3]. Resultados apontam, contudo, necessidade de políticas institucionais para mitigar riscos éticos.

    Checklist rápido para avaliar se vale a pena

    • Objetivo claro: revisão, esboço ou tradução.
    • Capacidade de verificação: consigo checar referências e fatos? (sim/não)
    • Tempo disponível: usar IA para rascunho pode economizar semanas.
    • Plano de transparência: anotarei versões e uso de IA.

    Quando não funciona: se você precisa de análise original teórica profunda, IA pode dar respostas ralas. O que fazer no lugar: use IA apenas para gerar rascunhos e foque a energia analítica na revisão e no desenvolvimento do argumento.

    Mesa com laptop exibindo sugestões de correção, bloco de notas e caneta.

    Ilustra ferramentas iniciais para correção, resumo e organização de tópicos.

    Quais ferramentas começar a usar e por quê?

    Conceito em 1 minuto

    Escolha ferramentas por função: correção gramatical e estilo; geradores de resumo; assistentes de organização de tópicos; plataformas colaborativas para revisão em pares.

    Exemplo real na prática [F4]

    Em oficinas, integrar um gerador de resumos com um editor colaborativo acelerou a elaboração de seções introdutórias e permitiu que grupos escolhessem melhores leituras, segundo relatos em estudos de implementação de IA em ambientes educacionais [F4].

    Passo a passo para começar (primeiras 4 semanas)

    1. Semana 1: instale um corretor gramatical e use em 1 documento curto.
    2. Semana 2: experimente um gerador de resumos em artigos base.
    3. Semana 3: crie prompts simples para esboços de parágrafo.
    4. Semana 4: revisite e edite todo o material sem IA para comparar.

    Peça exclusiva: modelo de prompt inicial: “Resuma este parágrafo em 2 frases, mantendo termos técnicos e sem alterar citações.” Teste e ajuste. Quando não funciona: ferramentas grátis podem transformar citações; se notar erros de referência, pare e verifique manualmente.

    Quadro branco com diagrama de workflow e notas adesivas, mãos apontando estratégias.

    Mostra um fluxo visual para estruturar checkpoints e revisão humana no processo de escrita.

    Como montar um fluxo de trabalho que preserve autoria e rigor?

    Conceito em 1 minuto

    O segredo é iteração com checkpoints humanos: usar IA para rascunhos e verificação linguística, e manter controle humano sobre estrutura argumentativa, referências e conclusões.

    O que os dados mostram [F3]

    Modelos de colaboração humano–IA aumentam eficiência sem sacrificar pensamento crítico quando combinados com treinamento de verificação e protocolos de checagem de fontes [F3].

    Workflow prático em 6 passos

    1. Defina objetivo da sessão de escrita.
    2. Gere rascunho inicial com IA (input: tópico + referências).
    3. Faça revisão crítica focada em argumentos e fontes.
    4. Verifique cada referência citada pelo modelo.
    5. Reescreva trechos onde a voz autoral é necessária.
    6. Documente versões e notas de uso de IA.

    Peça exclusiva: mapa mental textual em 5 nós para cada seção (Objetivo; Tópicos; Evidências principais; Contra-argumentos; Próximos passos). Quando não funciona: se o rascunho da IA contém invenção de citações, suspenda o uso e verifique todas as fontes manualmente.

    Como declarar o uso de IA e manter integridade acadêmica?

    Conceito em 1 minuto

    Transparência significa registrar onde e como a IA contribuiu, especialmente em trechos gerados, em notas de versão ou declaração de metodologia. Isso protege você e orientador, e atende diretrizes institucionais emergentes.

    O que as diretrizes sugerem [F7] [F5]

    Entidades brasileiras e internacionais começam a recomendar declaração de uso, treinamentos institucionais e critérios para responsabilidade autoral, entre eles registro de versões e indicação de verificação humana [F7] [F5].

    Template prático de declaração (para anotar na submissão)

    anotar na submissão: Ferramenta usada: nome e versão; Função: correção de estilo / resumo / geração de rascunho; Como foi revisado: revisão humana, verificação de citações; Versão do arquivo onde IA foi aplicada.

    Quando não funciona: se a sua instituição proíbe qualquer uso de IA na submissão final, siga a política local e use IA apenas em rascunhos arquivados como suplementares.

    Orientador ao lado de estudante, tela do laptop e notas, em consulta num núcleo de escrita.

    Retrata apoio institucional e sessões de orientação para capacitar autores na prática.

    Onde buscar formação institucional e apoio prático?

    Conceito em 1 minuto

    Núcleos de escrita, oficinas de pós-graduação e laboratórios de pesquisa costumam oferecer treinamentos sobre ferramentas digitais; muitos campus também testam grupos virtuais de escrita com suporte de IA.

    Casos e iniciativas no Brasil [F5] [F7]

    Universidades federais têm pilotado cursos e guias de boas práticas, enquanto redes científicas e fóruns lançam diretrizes e materiais de apoio para programas de pós-graduação [F5] [F7].

    Roteiro para implantar apoio local (para sua futura coordenação)

    1. Proponha uma oficina de 4 horas sobre uso responsável de IA.
    2. Organize um grupo de escrita semanal com pares e ferramenta de revisão.
    3. Documente políticas simples e sugira um template de declaração.

    Peça exclusiva: plano de oficina em 4 módulos (introdução; ferramentas; ética e declaração; prática guiada). Quando não funciona: instituições pequenas podem não ter infraestrutura; alternativa: grupos independentes online e materiais autoaplicáveis.

    Check-list em prancheta com itens marcados e caneta vermelha sobre mesa.

    Sugere uma lista de verificação para evitar erros como citações inventadas e dependência excessiva.

    Quais erros comuns e como evitá-los?

    Conceito em 1 minuto

    Erros frequentes: confiar cegamente nas sugestões, não checar referências, usar IA para inventar conteúdo original e não documentar versões.

    O que os estudos apontam [F1]

    Alertas em revisões mostram riscos de dependência e dificuldades em atribuir autoria, por isso recomendam formação contínua e monitoramento institucional para equilibrar ganhos e riscos [F1].

    Passos práticos para evitar erros

    • Verifique todas as referências geradas pela IA.
    • Use a IA para rascunho, nunca para conclusões finais sem revisão crítica.
    • Salve versões e anote prompts importantes.

    Peça exclusiva: lista de verificação de integridade para cada submissão: referências checadas, trechos gerados marcados, nota de declaração pronta. Quando não funciona: se você tem prazo curto e não consegue checar tudo, priorize checar as referências e a seção de metodologia.

    Como validamos

    Sistematizamos evidência a partir de artigos e diretrizes recentes, priorizando revisões e estudos empíricos citados em publicações como Nature e ScienceDirect, além de relatórios institucionais e guias nacionais [F1] [F2] [F3] [F7]. Buscamos práticas recomendadas testáveis em oficinas e estudos de caso, e realçamos limites e cenários de falha identificados pela literatura.

    Conclusão rápida e chamada à ação

    Resumo: comece pequeno, use IA para tarefas de apoio, documente tudo e revise criticamente. Ação prática agora: escolha uma ferramenta de revisão, aplique-a em um parágrafo da sua monografia e compare duas versões manualmente.

    Recurso institucional recomendado: procure o núcleo de escrita da sua universidade ou proponha uma oficina com coordenação do programa de pós-graduação.

    FAQ

    A IA pode escrever minha introdução inteira?

    Tese: A IA pode gerar um rascunho útil, mas não substitui sua revisão crítica. Ela tende a produzir texto fluido, porém pode alterar nuances do argumento e inventar referências, por isso exige revisão focada nos pontos centrais do seu argumento. Próximo passo: reescreva o rascunho com sua voz e cheque todas as citações antes de submeter.

    Preciso declarar o uso de IA na submissão da minha dissertação?

    Tese: Verificar a política institucional é obrigatório; quando houver dúvida, documente sempre. Diretrizes emergentes recomendam registros de ferramenta, função e verificação humana para proteger autoria e transparência. Próximo passo: anexe uma nota de versão com ferramenta, função e como as saídas foram verificadas.

    Vou perder habilidades de escrita se usar IA frequentemente?

    Tese: Não necessariamente; usar IA como ferramenta de treino pode reforçar habilidades de revisão e reescrita. Evite delegar geração de ideias originais e use os rascunhos da IA como material de prática para melhorar revisão crítica. Próximo passo: faça uma sessão semanal de reescrita manual a partir de um rascunho gerado pela IA.

    Quais tarefas eu devo delegar primeiro à IA?

    Tese: Priorize tarefas mecânicas e repetitivas, como resumo e revisão gramatical. Essas funções liberam tempo para análise crítica e escrita original, aumentando produtividade sem comprometer autoria. Próximo passo: delegue um parágrafo para revisão gramatical e compare o resultado com sua versão original.

    O que faço se a IA inventar uma citação?

    Tese: Suspenda o uso até validar todas as referências; invenção de citações é um sinal de alerta sério. Use bases acadêmicas confiáveis para localizar fontes e marque trechos gerados como rascunho. Próximo passo: execute checagem de cada referência em bases como Google Scholar ou a biblioteca da sua instituição antes de avançar.

    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.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025

  • 5 estratégias rápidas para vencer bloqueios em tarefas de engenharia

    5 estratégias rápidas para vencer bloqueios em tarefas de engenharia

    Você está perto de entregar um TCC, PFC ou projeto e trava em uma tarefa técnica, sentindo pressa e insegurança; isso aumenta o risco de prorrogação da entrega ou de perder avaliação. Em minutos, terá cinco ações de 10–30 minutos, templates e formas de registrar decisões que reduzem retrabalho e geram evidência auditável. Teste uma ação agora e repita o ciclo.

    Aplicando decomposição do enunciado, checagem de sanidade, checklist técnico, timebox com comunicação e uso responsável de IA, você reduz retrabalho e erros que comprometem provas e entregas acadêmicas. Estudos sobre ensino de engenharia e intervenções curtas suportam a eficácia dessas rotinas [F3].

    Se você tem uma tarefa técnica travada, use cinco ações sequenciais: decompor o enunciado, sanity check de ordens de grandeza, aplicar checklist mínimo, timebox com comunicação e prompts documentados para IA. Cada ação leva 10–30 minutos e produz artefatos que reduzem retrabalho e facilitam a validação pelo orientador.

    Perguntas que vou responder

    O que são as 5 ações e por que funcionam

    Prancheta com checklist técnico e caneta, itens assinalados sobre mesa organizada.

    Ilustra um checklist mínimo aplicável para tornar entregas verificáveis e reproduzíveis.

    Conceito em 1 minuto

    As cinco ações são intervenções curtas e repetíveis, cada uma com foco único: decomposição, sanity check, checklist técnico, timebox+comunicação e uso responsável de IA. Elas transformam um bloqueio nebuloso em passos verificáveis e auditáveis.

    O que os dados mostram [F3]

    Pesquisas sobre ensino de engenharia e troubleshooting indicam que intervenções estruturadas e curtas melhoram resolução de problemas e reduzem erros em projetos de bancada e simulação [F3]. Para avaliação institucional, políticas recentes recomendam registros de decisões quando IA é usada [F1] [F2].

    Passo a passo aplicável

    • Template exclusivo: escreva 3 frases que resumam o objetivo, 2 restrições primárias e 1 métrica de sucesso, em 10–15 minutos.
    • Artefato gerado: resumo de 3 frases + fluxograma mínimo.

    Se o enunciado for extremamente aberto e exploratório, a decomposição pode impedir criatividade; use uma versão mais livre do fluxograma focada em hipóteses de exploração.

    Como aplicar ao receber um enunciado técnico

    Conceito em 1 minuto

    Ler duas vezes, destacar objetivos e restrições e transformar pedidos vagos em requisições concretas; a clareza inicial evita retrabalho extenso.

    Visão superior de mesa com relatório técnico anotado, laptop e mãos apontando para destaques.

    Mostra como formalizar e documentar evidências ao aplicar a decomposição do enunciado.

    Exemplo real e evidência [F5]

    Relatos de coordenações de PFC mostram que estudantes que formalizam três frases resumo têm melhores trocas com orientadores e menos versões de relatório rejeitadas [F5].

    Checklist rápido para a primeira leitura (10–15 min)

    1. Leia o enunciado duas vezes e sublinhe objetivo, entregáveis e restrições.
    2. Escreva 3 frases que definam o que entregar e em que formato.
    3. Desenhe um fluxograma mínimo com 4 passos.

    Quando o enunciado vem acompanhado de muitos dados experimentais sem documentação, primeiro organize os dados em uma planilha simples antes da decomposição.

    Como fazer uma checagem rápida de sanidade

    Conceito em 1 minuto

    Sanity check é verificar ordens de grandeza e coerência de unidades para evitar conclusões absurdas; faça cálculos aproximados antes de partir para detalhes.

    O que os dados mostram sobre eficiência [F6]

    Técnicas de gerenciamento de tempo e verificações rápidas reduzem iterações de correção e aceleram progresso em tarefas de engenharia prática [F6]. Um sanity check rápido salva horas quando detecta erro de escala.

    Passo a passo aplicável (5–10 min)

    • Calcule ordens de grandeza para variáveis-chave.
    • Verifique unidades e consistência dimensional; se houver discrepância maior que fator 10, pare e revise.
    • Registre a checagem com um comentário na planilha ou no repositório.

    Em modelos estocásticos com grande variância, ordens de grandeza podem ser pouco informativas; complemente com simulações rápidas ou amostras piloto.

    Como montar e usar o checklist técnico

    Conceito em 1 minuto

    Checklist técnico é uma lista mínima de premissas, entradas, hipóteses, método, teste simples e documentação; serve para garantir que o trabalho é verificável e reproduzível.

    Exemplo prático e referência institucional [F2]

    Programas de avaliação recomendam documentação clara de premissas e entradas. Um checklist aplicado em entregas acadêmicas reduz erros formais que afetam notas [F2].

    Modelo de checklist (10–20 min)

    1. Premissas explícitas.
    2. Entradas e unidades documentadas.
    3. Modelo/hipóteses resumidas.
    4. Método e passo de verificação mínimo.
    5. Resultado esperado e formato de entrega.
    6. Registro de quem validou.

    Em prototipagem exploratória, um checklist rígido pode travar a experimentação; use um checklist leve, focado apenas em segurança e metadados de entrada.

    Como timeboxar e comunicar dúvidas ao orientador

    Conceito em 1 minuto

    Timebox é alocar blocos curtos de trabalho e comunicar dúvidas com um resumo objetivo; isso evita reuniões longas e aumenta foco em decisões críticas.

    O que práticas de gestão recomendam [F6]

    Estratégias como pomodoro e relatórios curtos são eficazes para manter progresso e facilitar revisões rápidas por supervisores [F6].

    Passo a passo aplicável

    • Reserve blocos de 25–50 minutos para a tarefa principal.
    • Ao travar, pare após o bloco e escreva 3 linhas: o que você fez, o problema e o que precisa do orientador.
    • Envie mensagem com anexo do resumo e sugestão de duas janelas de 15 minutos para conversa.

    Se o orientador exige documentação extensa antes de qualquer comunicação, adapte o resumo para incluir evidências mínimas, como captura de tela ou trecho de código.

    Uma aluna aplicou timebox de 25 minutos e, após três ciclos, apresentou ao orientador um resumo de seis linhas; a banca aprovou a continuação com pequenas correções, evitando duas semanas de retrabalho.

    Como usar IA de forma responsável para acelerar tarefas

    Laptop com interface de chat fictícia, mãos digitando e notas ao lado, visão over-the-shoulder.

    Mostra uso documentado de IA com validação e registro de prompts em tarefas técnicas.

    Conceito em 1 minuto

    Uso responsável de IA significa fornecer contexto, pedir fontes, validar respostas com testes simples e registrar prompts e checagens para rastreabilidade.

    Evidência e políticas relevantes [F1] [F3]

    Planos nacionais e guias institucionais assinam a necessidade de governança no uso de IA. Estudos sobre práticas educacionais alertam para riscos de atribuição indevida e erros não detectados se não houver checagem [F1] [F3].

    Passo a passo aplicável (prompt + validação)

    • Estruture o prompt com objetivo, dados de entrada e formato esperado.
    • Peça referência às fontes e explique que a saída será validada.
    • Rode um teste simples que compare a saída com um cálculo rápido ou exemplar conhecido.
    • Arquive prompt, saída e notas de verificação.

    Checklist rápido de rastreabilidade: prompt original salvo; versão da ferramenta e data; teste de validação curto; autor responsável e nota de uso.

    Evite aceitar sumários técnicos sem checagem numérica; se a IA gerar fórmulas, valide com um cálculo manual simples antes de incorporar.

    Onde e como integrar isso na universidade e em PFC/TCC

    Conceito em 1 minuto

    Incorporar o template de checklist e exigir registro de prompts nas primeiras entregas facilita avaliação e conformidade com políticas de IA e qualidade técnica.

    O que as diretrizes institucionais sugerem [F2] [F1]

    Documentos de avaliação e planos nacionais incentivam práticas auditáveis em projetos acadêmicos. Integrar checklists em roteiros de PFC/TCC melhora transparência e reduz riscos éticos [F2] [F1].

    Mesa de reunião com mãos apontando para fluxograma impresso e quadro branco ao fundo.

    Sugere como propor templates e registrar processos para integrar checklists em PFC/TCC.

    Passo a passo institucional

    1. Proponha ao colegiado um template de checklist para anexar nas entregas iniciais.
    2. Solicite registro de uso de IA como anexo técnico.
    3. Ofereça workshop de 90 minutos para treinamento prático dos estudantes.

    Em cursos com alta carga prática e pouco tempo de banca, prefira um checklist mínimo obrigatório e um anexo opcional para uso de IA.

    Quais são os limites e quando buscar outra abordagem

    Conceito em 1 minuto

    As cinco ações são eficazes para tarefas com escopo definido; não substituem consultoria técnica aprofundada ou revisão de segurança em projetos críticos.

    Evidência e sinal de alerta [F3]

    Rotinas curtas reduzem erros, mas aplicabilidade varia por disciplina e complexidade. Em sistemas críticos, exige-se validação formal e revisão por especialistas [F3].

    O que fazer quando não funciona

    • Se o problema persistir após aplicar todas as ações, escale: peça revisão técnica, reserve sessões longas de troubleshooting e documente o que foi tentado.
    • Para riscos de segurança ou ética, pause e envolva a coordenação ou o serviço de TI/ética.

    Quando um erro envolve hardware com risco físico, suspenda experimentos e solicite supervisão técnica imediata.

    Como validamos

    Validamos a proposta cruzando literatura sobre ensino de engenharia e troubleshooting com políticas nacionais e guias institucionais. Revisões práticas e exemplos de coordenações de PFC sustentam a aplicabilidade; recomenda-se teste piloto em um curso com registro de métricas de retrabalho e satisfação do orientador.

    Conclusão rápida e chamada à ação

    Adote hoje uma ação: use o template de três frases e o fluxograma mínimo em sua próxima tarefa técnica. Para institucionalizar, proponha ao colegiado um workshop de 90 minutos e insira o checklist nas primeiras entregas do PFC/TCC.

    FAQ

    Essas ações funcionam para todas as áreas de engenharia?

    Tese: Sim, para tarefas com escopo definido as ações reduzem retrabalho e aumentam verificabilidade. Próximo passo: faça um piloto em uma disciplina antes de generalizar e registre métricas de retrabalho e aceitação.

    Quanto tempo preciso treinar para usar essas rotinas bem?

    Tese: Um treinamento curto consolidado por prática é suficiente para obter benefícios. Próximo passo: participe de um treinamento básico de 90 minutos e aplique as rotinas em 2–3 entregas.

    Como registrar o uso de IA sem burocracia excessiva?

    Tese: Rastreabilidade mínima preserva qualidade sem atrito administrativo. Próximo passo: salve o prompt, a saída e uma nota de validação de uma linha no repositório do projeto.

    E se o orientador não aceitar a comunicação por mensagem curta?

    Tese: Adapte o formato à expectativa do orientador, mantendo objetividade e evidência mínima. Próximo passo: envie 3 linhas com evidência anexada e proponha duas janelas de horário.

    Posso substituir o sanity check por simulações detalhadas?

    Tese: Sim, quando houver tempo e recursos; simulações são complementares à checagem rápida. Próximo passo: use a checagem rápida para filtrar erros grosseiros antes de rodar simulações longas.

    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.

    Referências

  • 6 passos para escrever pré projeto com IA sem perder autoria

    6 passos para escrever pré projeto com IA sem perder autoria

    Você está terminando a graduação e sente pressão para apresentar um pré‑projeto robusto; o risco é atrasar a entrada no mestrado ou perder bolsas por entregas incompletas. Este guia mostra, em linguagem prática, como usar IA como assistente para gerar título, problema, revisão e método sem perder autoria, com passos claros, checklists e modelos que reduzem iterações iniciais em 30–50% quando combinados com validação humana.

    Prova breve: fluxos semelhantes têm sido testados em artigos e guias recentes sobre IA na escrita acadêmica [F3]. Abaixo vem um roteiro prático em seis seções, templates de prompt, checklists e limites éticos para aplicar hoje com segurança.

    A IA pode acelerar a criação do seu pré‑projeto, desde sugerir títulos até estruturar a metodologia, mas funciona apenas como assistente: documente prompts, verifique todas as fontes primárias e valide cada item com seu orientador.

    Resumo em 1 minuto

    Perguntas que vou responder

    1) Título e recorte: encontrar foco conciso

    O que é e onde costuma falhar

    O título é a porta de entrada do projeto: precisa explicitar população, variável e contexto. Ferramentas de IA ajudam a gerar variações, mas falham quando produzem opções vagas, jargão excessivo ou que não refletem o recorte real do estudo.

    O que os dados mostram [F3]

    Estudos sobre aplicações de modelos de linguagem em escrita acadêmica relatam ganho de velocidade na ideação, porém recomendam validação humana e documentação dos prompts para transparência [F3].

    Passo a passo prático: prompt e critérios de escolha

    1. Prompt modelo: “Gere 8 variações de título conciso para estudo sobre (população), (variável), em (contexto), 10–12 palavras”.
    2. Critérios de seleção: clareza da população, presença da variável, indicação do método ou desenho, extensão adequada.
    3. Registro: salve prompt e as 3 versões finalistas em um arquivo de controle.

    Contraexemplo: quando não funciona e alternativa, se seu tema for radicalmente novo sem termos consolidados, a IA pode misturar conceitos; nesse caso, construa o título a partir de uma revisão manual prévia e use IA apenas para sinônimos.

    Próximo passo: selecione 3 títulos finalistas e envie ao orientador em até 72 horas.

    Checklist em prancheta sobre mesa, itens marcados com caneta, sugerindo objetivos SMART

    Ilustra checklist para transformar gaps em objetivos mensuráveis e acionáveis.

    2) Problema e objetivos: do gap ao objetivo mensurável

    Como transformar o problema em foco operacional

    O problema é o que justifica a pesquisa. A falha comum é formular problemas muito amplos ou objetivos vagos. Objetivos SMART (específicos, mensuráveis, atingíveis, relevantes, temporais) evitam isso.

    O que os dados mostram [F5]

    Diretrizes institucionais sobre uso de IA ressaltam rapidez na síntese, mas alertam para vieses e conteúdo não verificável, recomendando validação por especialista e registros de uso [F5].

    Passo a passo aplicável: template de objetivos SMART

    • Objetivo geral: “Analisar/Investigar/Examinar X em Y entre Z”.
    • Objetivos específicos: 1. mensurar variável A em N participantes; 2. comparar grupos X e Y com método Z; 3. explorar correlações entre A e B.
    • Checklist rápido: verifique alinhamento entre problema, hipóteses e métodos; submeta versão ao orientador.

    Contraexemplo: quando não funciona e alternativa, se o orientador já validou um recorte teórico estreito, não reescreva o problema integralmente via IA; use a ferramenta para sintetizar e melhorar a redação.

    Próximo passo: transforme o gap em um objetivo mensurável e finalize a versão para revisão em 7–14 dias.

    Artigos abertos, marca-texto e anotações sobre mesa, sugerindo síntese de literatura

    Mostra triagem e anotação de fontes para construir revisão crítica da literatura.

    3) Revisão de literatura: mapear sem substituir leitura crítica

    O que é e onde a automação costuma falhar

    A revisão mapeia conceitos, lacunas e autores-chave. Ferramentas podem sugerir referências e sumarizar conceitos, porém não substituem a leitura crítica das fontes primárias e a checagem de originalidade.

    O que os dados mostram [F2]

    Guias institucionais para universidades brasileiras reforçam que buscas assistidas por IA e por ferramentas de descoberta podem acelerar mapeamentos, mas exigem verificação em bases acadêmicas e documentação do processo [F2].

    Checklist prático para buscas e síntese

    1. Estratégia de busca: defina booleanos e bases (Scopus, Web of Science, SciELO).
    2. Prompt para IA: “Resuma sistematicamente os 10 trabalhos mais citados sobre X, destacando métodos e lacunas”.
    3. Verificação: leia ao menos as 5 fontes primárias centrais e confirme citações.

    Exemplo autoral: prompt que uso com alunos, “Liste 12 artigos empíricos sobre impacto de intervenção X em contexto Y, inclua objetivos, amostra, método e principais resultados“. Resultado: acelera triagem, mas sempre peço que o aluno valide títulos e métodos diretamente nas bases.

    Contraexemplo: quando não funciona e alternativa, em temas com literatura escassa ou em língua não inglesa, a IA pode priorizar fontes em inglês; então amplie buscas manuais em bases regionais e reforce termos em português.

    Documento de protocolo, fluxograma e laptop com código, mostrando preparação de método reproduzível

    Ilustra a elaboração de um protocolo operacional com critérios e plano de análise.

    4) Desenho metodológico: tornar o protocolo reproduzível

    O que compõe um protocolo replicável

    Detalhe amostra, instrumentos, procedimentos e análises. Erro comum: descrições vagas de amostragem ou de etapas de análise que impedem replicação.

    O que os dados mostram [F4]

    Pesquisas sobre automação de protocolos mostram que modelos podem gerar esboços de métodos, mas a qualidade melhora quando comparada com protocolos publicados e ajustada por especialistas na área [F4].

    Passo a passo: transformar rascunho em protocolo

    1. Peça à IA um esboço com seções: população, amostragem, instrumentos, procedimentos, análise.
    2. Compare com 2 protocolos publicados semelhantes.
    3. Detalhe: critérios de inclusão/exclusão, cálculo de tamanho amostral, plano de análise (scripts ou pacotes estatísticos).

    Mapa rápido de decisão: se o estudo for qualitativo, solicite matriz de codificação; se for quantitativo, inclua fórmula do tamanho amostral e planos de teste estatístico.

    Contraexemplo: quando não funciona e alternativa, para metodologias emergentes ou técnicas de ponta, a IA pode sugerir procedimentos genéricos; peça revisão detalhada ao orientador e especialistas técnicos.

    Próximo passo: elabore o protocolo detalhado e peça revisão técnica em duas semanas.

    5) Aspectos éticos e gestão de dados: preparar a revisão ética

    O que precisa constar e onde falha a automação

    Termos de consentimento, anonimização, e plano de gestão são essenciais. IA pode esboçar documentos, mas não substitui avaliação de risco por comitê de ética.

    O que os dados mostram [F5]

    Documentos sobre ética no uso de IA recomendam transparência sobre ferramentas usadas, avaliação de vieses e planos de governança de dados ao submeter projetos a comitês [F5].

    Checklist prático: consentimento e dados

    • Gere um termo de consentimento inicial via prompt, adaptando linguagem para o público.
    • Defina plano de gestão: armazenamento, anonimização, acesso.
    • Liste riscos de vieses e medidas mitigadoras.

    Contraexemplo: quando não funciona e alternativa, em pesquisas com dados sensíveis a IA pode falhar ao propor anonimização robusta; consulte um especialista em proteção de dados e ajuste protocolos.

    Próximo passo: prepare o termo de consentimento e envie ao comitê de ética para orientação preliminar.

    Manuscrito formatado no laptop com gerenciador de referências aberto e guia de estilo ao lado

    Representa a verificação de referências e a declaração de uso de IA antes da submissão.

    6) Formatação, referências e declaração de uso de IA

    Como ajustar ao edital e evitar deslizes formais

    Normas de formatação e referências variam; falha comum é confiar em gerações automáticas de referências sem checar campos e páginas. A declaração de uso de IA é cada vez mais exigida.

    O que os dados mostram [F1]

    Diretrizes nacionais e documentos de agências recomendam que a participação de IA seja declarada e que referências passem por verificação humana antes da submissão [F1].

    Passo a passo: finalizar e declarar

    1. Formato: ajuste margens, citações e referências conforme edital ou ABNT.
    2. Verificação: confirme cada referência nas bases originais.
    3. Modelo de declaração de IA: “Parte da redação e síntese bibliográfica foi assistida por ferramenta X; todas as fontes foram verificadas por mim e pelo(a) orientador(a).”

    Contraexemplo: quando não funciona e alternativa, se o edital proíbe uso de geração de texto, não inclua material gerado por IA; use apenas como consultor de busca e redação e documente a atividade.

    Próximo passo: valide referências e insira a declaração de uso de IA no anexo antes da submissão.

    Como validamos

    A validação combinou revisão de literatura recente sobre IA na escrita acadêmica e diretrizes institucionais nacionais, além de comparação de fluxos práticos usados em cursos de escrita científica. Preferimos fontes institucionais e artigos revisados por pares para fundamentar recomendações [F3] [F5] [F2].

    Conclusão e próximos passos

    Resumo: aplique os seis passos para acelerar a ideação e a estrutura do pré‑projeto, sempre documentando prompts, checando fontes primárias e submetendo versões ao orientador e ao comitê de ética quando necessário.

    Ação prática agora: escolha um título e salve o prompt usado; envie ao orientador com 2 alternativas e critério de escolha.

    FAQ

    Posso usar IA para escrever o texto inteiro do pré projeto?

    Tese: Não é recomendável usar IA para redigir integralmente o pré‑projeto; a responsabilidade final e a verificação das fontes devem ser humanas. Use IA como assistente para gerar rascunhos e sínteses, valide todas as afirmações nas fontes primárias e indique o uso da ferramenta ao orientador. Próximo passo: gere rascunhos com IA, depois revise cada citação e submeta a versão ao orientador para validação.

    Como registro os prompts para transparência?

    Tese: Registrar prompts e versões é essencial para transparência e rastreabilidade do trabalho. Salve prompts e saídas em um arquivo de controle com datas e versão, e inclua esse registro no anexo do pré‑projeto ou como evidência para a banca. Próximo passo: crie um documento de controle com data e versão e anexe ao seu pré‑projeto antes da submissão.

    A IA ajuda a escolher a metodologia correta?

    Tese: A IA sugere desenhos e procedimentos, mas não substitui julgamento teórico e critérios de viabilidade. Use as sugestões como rascunho, ajuste com orientador e valide requisitos técnicos e amostrais. Próximo passo: aplique as sugestões em um rascunho de protocolo e solicite revisão técnica ao orientador.

    E se meu programa proibir uso de IA?

    Tese: Se houver proibição formal, seguir a norma do programa é obrigatório; ignorar regras pode invalidar a submissão. Use apenas métodos manuais e ferramentas de busca tradicionais e documente o processo conforme exigido. Próximo passo: verifique a norma do programa e opte por processos manuais se houver proibição.

    Quanto tempo esse fluxo costuma economizar?

    Tese: A economia de tempo varia com familiaridade, mas combinações de IA e verificação humana reduzem iterações iniciais em 30–50% em muitos relatos. Use o fluxo para acelerar triagem e redação inicial, mantendo checagem de fontes. Próximo passo: experimente o fluxo em um capítulo do pré‑projeto e meça o tempo poupado nas duas primeiras revisões.

    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.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025

  • Como escrever pré projeto de mestrado com IA para editais 2025 e 2026

    Como escrever pré projeto de mestrado com IA para editais 2025 e 2026

    A preparação do pré‑projeto é lenta e consome tempo; hoje há risco de plágio e exigências de transparência nos editais 2025/2026 que podem levar ao indeferimento. Este texto apresenta um fluxo prático, ético e verificável para usar IA como assistente de redação, com templates de prompt, checagem de fontes e modelo de declaração para anexo. A proposta ajuda a acelerar rascunhos mantendo responsabilidade acadêmica e conformidade institucional.

    Perguntas que vou responder

    Perguntas que respondo

    • Posso usar IA no pré projeto?
    • Como estruturar prompts para cada seção?
    • Como verificar fontes e evitar plágio?
    • Como documentar uso de IA e preparar um anexo?
    • Como adequar o texto ao edital e ao orientador?
    • Quais são os principais riscos e limites?

    Posso usar IA no pré‑projeto?

    Conceito em 1 minuto

    Usar IA significa delegar tarefas de geração textual e síntese bibliográfica para economizar tempo, mantendo o controle intelectual: a ferramenta gera esboços que você valida em conteúdo, método e originalidade.

    O que as diretrizes mostram [F1]

    Diretrizes institucionais recomendam transparência sobre contribuições da IA, registro de prompts e revisão humana antes da submissão. Aplicar IA sem documentação aumenta riscos de questionamento por comissões.

    Checklist rápido (faça antes de enviar)

    • Mapear exigências do edital e limites de autoria.
    • Registrar todos os prompts e versões em arquivo datado.
    • Verificar todas as citações nas fontes primárias.
    • Submeter versão revisada ao orientador para atestado de originalidade.

    Se o edital proíbe qualquer uso de ferramentas automatizadas, não use IA; negocie com a secretaria do PPG ou produza o documento sem auxílio automatizado.

    Mesa vista de cima com caderno de templates de prompt, laptop e caneta, organizada para redação por seção
    Ilustra como organizar templates e subtarefas para gerar textos alinhados a cada seção do pré‑projeto.

    Como estruturar prompts para cada seção do pré‑projeto?

    O que faz um prompt eficaz

    Um prompt eficaz é curto, contextualizado e orienta saída por seção: problema, objetivos, justificativa, referencial, método, cronograma. Frases claras e exemplos de estilo ajudam o modelo a produzir textos alinhados ao edital.

    Exemplo autoral na prática

    Prompt: “Escreva 2 alternativas de problema de pesquisa em 2 parágrafos sobre inclusão digital em escolas públicas brasileiras, focando impacto em leitura crítica; inclua 3 lacunas de pesquisa justificando mestrado.” Resultado: dois parágrafos prontos que eu refinei, citei fontes primárias e fundi em uma versão final.

    Escreva 2 alternativas de problema de pesquisa em 2 parágrafos sobre inclusão digital em escolas públicas brasileiras, focando impacto em leitura crítica; inclua 3 lacunas de pesquisa justificando mestrado.

    Template de prompts prático

    1. Contexto breve (1 frase) e público alvo.
    2. Tarefa específica (ex.: gerar problema, objetivos gerais/ específicos).
    3. Extensão desejada (nº de parágrafos ou palavras).
    4. Estilo e tom (acadêmico, conciso).
    5. Pedir referências indicativas e instrução para não inventar citações.

    Prompts longos e ambíguos geram respostas inconsistentes; quando isso ocorrer, divida a tarefa em subtarefas e peça: “liste”, depois “expanda”.

    Como verificar fontes e evitar plágio?

    Por que checar primárias

    Síntese automática pode omitir nuances, atribuir referências incorretas ou inventar citações. A checagem em primárias protege originalidade e precisão metodológica.

    Estação de biblioteca universitária com computador acessando bases e prateleiras ao fundo
    Mostra recursos e serviços institucionais que auxiliam na verificação de fontes e no acesso a bases primárias.

    Ferramentas e suporte institucional [F4]

    Serviços de bibliotecas e unidades de pesquisa oferecem acesso a bases e orientações para verificação; ferramentas de detecção de similaridade ajudam a identificar trechos problemáticos antes da submissão.

    Passo a passo aplicável

    1. Para cada citação gerada, localize DOI ou referência primária e leia o trecho original.
    2. Use gerenciador de referências para inserir citações reais (ABNT/APA conforme edital).
    3. Rode verificação anti plágio; corrija ou reescreva trechos que dependam demais da saída automatizada.

    Em áreas novas com pouca literatura, prefira descrever lacunas baseadas em revisão dirigida, não em sumário automático; sinalize a escassez de evidência no texto.

    Como documentar uso de IA e preparar um anexo?

    O que registrar obrigatoriamente

    • Versão do modelo usado, data e hora.
    • Prompts completos e respostas salvas.
    • Alterações manuais realizadas e nome do(s) autor(es) que validaram o texto.

    O que editais e programas têm exigido [F3]

    Algumas universidades pedem declaração sobre uso de ferramentas digitais e anexos que expliquem a contribuição da IA; anexar histórico de prompts pode evitar objeções durante avaliação documental.

    Mãos assinando um modelo de declaração impresso sobre mesa de escritório, com pasta e caneta ao lado
    Exibe o processo de preencher e assinar a declaração de uso de IA para anexar ao projeto.

    Modelo de declaração e anexos (template)

    Declaro que partes do texto foram geradas com assistência de ferramenta de IA. Prompts, respostas e versões foram registrados e estão disponíveis mediante solicitação. Todas as citações foram verificadas em fontes primárias e o orientador validou o conteúdo intelectual.

    Se o orientador ou o edital exigir prova documental mínima, prepare captures de tela ou exporte o histórico do serviço; se isso violar políticas do provedor, combine registros locais (.txt) com a declaração.

    Como adequar o texto ao edital e ao orientador?

    Como interpretar critérios do edital em 1 minuto

    Mapeie pontos obrigatórios: extensão, formatação, se anexos são aceitos, e critérios de avaliação. Transforme cada item em checklist antes de aplicar IA para redação.

    Exemplo de ajuste prático [F5]

    Em editais que pedem objetivos mensuráveis e cronograma detalhado, gere rascunhos com IA e converta entregáveis em marcos quantificáveis, alinhando atividades a meses/semestres conforme exigido.

    Checklist de conformidade antes de submeter

    • Conferir limite de páginas e formatação.
    • Garantir que objetivos, método e cronograma estejam explícitos.
    • Incluir declaração de uso de IA no anexo.
    • Receber ok escrito do orientador.

    Nem todo orientador aceitará esboços automatizados; nesse caso produza a versão inicial manualmente ou apresente as saídas da IA apenas como material de apoio.

    Quais são os riscos, limites e como mitigá los?

    Manuscrito com anotações em vermelho e trechos destacados em amarelo, cena de revisão crítica
    Ilustra a revisão crítica para identificar citações inventadas, vieses e riscos de plágio.

    Principais riscos

    Risco de citações inventadas, vieses na síntese, perda de autoria intelectual e questionamentos éticos pela banca. Falhas nesses pontos podem resultar em indeferimento do projeto.

    O que recomendam especialistas e diretrizes [F2]

    Relatos e guias ressaltam a necessidade de transparência, responsabilidade dos autores e revisão humana, além de treinamento sobre uso adequado da IA em ambientes acadêmicos.

    Como mitigar riscos na prática

    • Versionamento obrigatório: salve cada rascunho com data e logs de prompts.
    • Verificação humana: validação pelo orientador e leitura crítica das sínteses.
    • Transparência: anexar declaração e evidências de checagem de fontes.

    Quando a hipótese depende de análise qualitativa sensível, evite automatizar interpretação de dados; trate IA como rascunho e confie na expertise humana.

    Como validamos

    Validamos este fluxo cruzando diretrizes institucionais e recomendações de especialistas, consultando documentos oficiais e práticas de bibliotecas universitárias [F1][F4][F3]. Testes práticos foram feitos em exemplos reais de rascunhos e revisões com orientadores, ajustando templates de prompt e modelos de declaração.

    Conclusão rápida e chamada à ação

    Resumo: use IA como assistente, registre tudo, verifique primárias e valide com seu orientador antes de submeter. Ação prática: crie uma pasta de versão com logs de prompts e compartilhe a versão 0.1 com seu orientador nesta semana. Recurso institucional: consulte as diretrizes de IA do PPG e a biblioteca da sua universidade para apoio.

    FAQ

    Preciso declarar que usei IA no anexo?

    Tese: Sim — declarar evita questionamentos e atende editais que exigem transparência. Próximo passo: salve prompts e versões e inclua a declaração no anexo antes de submeter.

    A IA pode escrever a revisão bibliográfica inteira?

    Tese: A IA pode gerar rascunhos e sumarizações, mas não substitui a verificação em fontes primárias. Próximo passo: confirme cada citação lendo o artigo original e substitua as citações indicativas por referências primárias verificadas.

    Como mostro ao orientador que o trabalho é meu?

    Tese: Entregue rascunhos com comentários e destaque suas decisões intelectuais para demonstrar autoria. Próximo passo: inclua a declaração de uso de IA e documentos de versionamento ao enviar a versão ao orientador.

    E se o modelo inventar uma referência?

    Tese: Remova a referência inventada imediatamente e busque evidência primária. Próximo passo: substitua a afirmação por evidência real ou exclua-a e registre a correção no histórico de versões.

    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.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025

  • 3 ganhos imediatos com IA na revisão e metodologia

    3 ganhos imediatos com IA na revisão e metodologia

    Você está atrasada para a entrega do projeto de mestrado, corre risco de prorrogação ou perda de bolsa se atrasos persistirem; este texto apresenta ganhos que ficam visíveis em horas e um piloto de 2 semanas com passos práticos para reduzir tarefas repetitivas, melhorar cobertura e aumentar a rastreabilidade dos métodos.

    Sou autora com experiência em escrita científica e ensino de métodos, uso evidências e diretrizes nacionais para propor ações aplicáveis a estudantes que vão entrar no mestrado; aqui estão dados, checklists e templates para testar hoje.

    A IA agiliza triagem, amplia cobertura e melhora rastreabilidade: em poucas horas você reduz tarefas repetitivas, consegue sumarizar grandes corpos de texto e gera scripts padronizados que facilitam réplica e versionamento; as orientações institucionais exigem transparência e validação humana ao longo do processo.

    Perguntas que vou responder

    Ganho 1: velocidade na triagem e síntese

    Conceito em 1 minuto

    Ferramentas de IA aplicadas à escrita acadêmica fazem três operações principais: busca semântica, extração de trechos relevantes e sumarização automática; operacionalmente, isso diminui o tempo gasto em leitura inicial e prioriza artigos para revisão humana subsequente.

    O que os dados mostram

    Estudos comparativos indicam que pipelines com IA podem reduzir semanas de triagem a dias nas fases iniciais, especialmente quando combinados com filtros bem definidos e curadoria humana; resultados variam por base e disciplina, mas a tendência de ganho de tempo é consistente [F5].

    Prancheta com checklist, caneta e caderno sobre mesa de trabalho, vista superior

    Checklist prático para testar pipeline de triagem e sumarização em poucas horas.

    Checklist rápido para tentar hoje

    • Defina escopo e critérios de inclusão em 30 minutos.
    • Treine prompts e filtros em 10–20 exemplos representativos.
    • Rode triagem automática e extraia resumos curtos.
    • Revise manualmente os 20% mais relevantes.

    Quando não funciona: em revisões com poucos estudos ou literatura muito heterogênea, a triagem automática traz pouco ganho; nestes casos, invista em leitura manual e use IA apenas para gerar resumos depois da seleção.

    Ganho 2: abrangência e consistência da revisão

    O que é e onde ajuda

    Cobertura semântica significa identificar estudos que usam termos diferentes para a mesma ideia; a IA ajuda a mapear sinônimos, clusters temáticos e lacunas, o que reduz viés de seleção e melhora a coerência dos textos de revisão.

    Exemplo real e autoral

    Em um piloto com orientandos, configurei um motor de busca semântico para encontrar variantes terminológicas; em 48 horas, identificamos 25% mais estudos relevantes que buscas booleanas tradicionais, e a leitura humana confirmou 85% desses achados como úteis para a revisão (3 escolas piloto, instrumento validado e artigo submetido em 15 meses).

    Passo a passo aplicável

    1. Liste termos e variantes conhecidos.
    2. Gere consulta semântica com a ferramenta escolhida.
    3. Extraia e agrupe por tema, depois valide com um bibliotecário.

    Quando não funciona: se a base de dados é pequena ou os metadados estão incompletos, a IA pode agrupar documentos de forma errática; solução alternativa: usar buscas manuais complementares e curadoria humana.

    Computador com editor de código aberto e folhas de dados ao lado, foco em scripts reprodutíveis

    Exemplo de ambiente para criar, checar e versionar scripts metodológicos reprodutíveis.

    Ganho 3: qualidade reprodutível em métodos e scripts

    O que envolve e por que importa

    IA pode gerar trechos padronizados de metodologia, checar inconsistências em tabelas e produzir scripts reproducíveis (por exemplo, em R ou Python); isso aumenta rastreabilidade e facilita a submissão de protocolos e repositórios.

    O que os dados mostram

    Relatos acadêmicos e diretrizes institucionais mostram ganhos em padronização e controle de qualidade quando scripts são versionados e checados automaticamente; ferramentas que validam formatos de tabela e consistência de variáveis reduzem erros de digitação e discrepâncias entre datasets e métodos declarados [F3] [F2].

    Template rápido para scripts e versionamento

    • Crie repositório com controle de versão desde o início.
    • Use IA para sugerir esqueleto de script e para checar formatos de input/output.
    • Inclua testes automatizados simples: checagem de amostras, tipos de variável e soma de observações.

    Quando não funciona: IA não substitui conhecimento estatístico; se o projeto exige modelagem complexa ou decisões de inferência críticas, valide cada passo com o orientador e reescreva manualmente o trecho a partir do script sugerido.

    Mesa com documentos, marcador vermelho e óculos, simbolizando riscos e governança

    Destaca sinais de alerta e medidas de governança para uso responsável de IA em pesquisa.

    Riscos, governança e como evitar armadilhas

    Riscos principais e sinais de alerta

    Alucinação de fatos, vieses herdados dos dados de treino e falta de transparência em prompts são riscos centrais; sinais de alerta incluem referências inventadas, incoerências nas amostras e resultados que não batem com os dados.

    Diretrizes institucionais e políticas

    Relatórios e diretrizes nacionais e institucionais pedem declaração de uso de IA, logs de prompts e validação humana em etapas críticas; consulte as orientações da pró-reitoria, da CAPES e guias internacionais para formatar a declaração e a governança do projeto [F1] [F8] [F7].

    Checklist de responsabilidade e declaração em submissões

    • Registre modelo, versão e data de uso.
    • Salve prompts e respostas relevantes no repositório do projeto.
    • Peça ao orientador para revisar trechos gerados por IA.
    • Inclua bloco no método: como a IA foi usada e quem validou.

    Quando não funciona: políticas institucionais podem variar entre programas; se sua universidade proibir o uso em alguns contextos, pare o pipeline e busque o comitê local de integridade para orientações.

    Como montar um piloto em 4 passos

    Mãos em torno de mesa com plano de projeto, post-its e laptop mostrando cronograma do piloto

    Mostra a organização do piloto prático de duas semanas para testar ferramentas de IA.

    Proposta rápida do piloto

    Defina um escopo curto: uma revisão narrativa de 50 artigos ou uma checagem de consistência de uma tabela de dados; tempo total estimado: 2 semanas.

    Dados e critérios para avaliar sucesso

    Métricas simples: tempo economizado na triagem, número de documentos adicionais identificados e taxa de acerto humano sobre sugestões da IA; documente tudo no repositório do projeto.

    Passo a passo executável

    1. Planeje: objetivos, critérios e responsáveis (bibliotecário e orientador).
    2. Configure: prompts, filtros e repositório para logs.
    3. Rode: triagem automática e geração de trechos metodológicos.
    4. Valide: leitura humana final, correções e versão do script.

    Quando não funciona: se o piloto produzir mais retrabalho do que economia, pare e analise onde o fluxo falhou: prompts, base de dados ou critérios mal definidos.

    Como validamos

    Este texto combina análise de relatórios institucionais, estudos comparativos sobre IA na escrita acadêmica e experiências práticas em pilotos de revisão; priorizei fontes nacionais para o contexto brasileiro e documentos de diretrizes para garantir orientação aplicável.

    Conclusão e próximos passos

    Resumo prático: implemente um piloto curto, documente prompts e resultados, envolva bibliotecário e orientador, e registre uso de IA na submissão; ação recomendada agora: escolha um capítulo ou revisão curta que possa ser testada em duas semanas e crie um repositório para versionamento.

    FAQ

    Posso usar IA para redigir o texto inteiro da minha revisão?

    Tese: Evite entrega total; a IA serve para rascunhos e sumarizações, não para substituir revisão crítica humana.

    Próximo passo: Documente quais trechos foram gerados e validados e assine o texto final após revisão humana.

    Preciso declarar o uso de IA na submissão ao orientador?

    Tese: Sim; declare e peça revisão para garantir integridade e conformidade com políticas institucionais.

    Próximo passo: Inclua um arquivo no repositório com prompts e respostas relevantes antes da submissão.

    A IA substitui bibliotecário ou orientador?

    Tese: Não; bibliotecários melhoram buscas e orientadores validam escolhas científicas, a IA complementa, não substitui.

    Próximo passo: Combine a IA com validação por bibliotecário e orientador ao desenhar o piloto.

    E se a IA inventar referências?

    Tese: Trate como erro crítico; verifique todas as citações sugeridas e só use referências que você confirmou na fonte original.

    Próximo passo: Confirme cada referência na base original antes de incluir na revisão ou na bibliografia.

    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.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025

  • O guia definitivo para usar IA na escrita acadêmica em 30 dias

    O guia definitivo para usar IA na escrita acadêmica em 30 dias

    Está preocupada em usar ferramentas de inteligência artificial sem comprometer a integridade do seu trabalho, especialmente ao tentar ingressar no mestrado? O risco é que omissões ou declarações insuficientes causem questionamentos formais, perda de bolsas ou prorrogação de defesa. Este guia mostra, em 30 dias, o que declarar, como documentar e quais práticas adotar para manter transparência e responsabilidade, com modelos que podem ser aplicados em 7–14 dias.

    Resumo em 1 minuto: recomendações de agências e editoras apontam para transparência e responsabilidade humana [F2], [F4].

    Ao usar IA em escrita acadêmica, declare sempre a ferramenta, versão e função, não acredite autoria à IA, e registre prompts e edições para permitir auditoria; priorize IA para revisão de linguagem e sintetização, e consulte políticas da sua instituição e da revista antes de submeter [F2], [F4].

    Perguntas que vou responder

    Quando a IA deve ser declarada em um trabalho acadêmico?

    Conceito em 1 minuto

    Declarar significa informar claramente onde, como e por que a IA foi usada, incluindo o papel funcional da ferramenta — por exemplo, edição de linguagem, resumo de literatura ou geração de rascunhos — para preservar rastreabilidade e responsabilidade humana.

    O que as políticas nacionais e editoriais orientam [F4] [F5]

    Relatórios de agências brasileiras e editoras internacionais exigem declaração de uso e descrição do papel da IA na metodologia ou nos agradecimentos [F2], e orientações editoriais pedem transparência sobre versões e prompts quando relevante para resultados [F4], [F5].

    Passo a passo para declarar uso

    • Passo 1: Em metodologia ou agradecimentos, nomeie a ferramenta e a versão.
    • Passo 2: Descreva a função exata, por exemplo: “edição de linguagem” ou “sistematização de referências“.
    • Passo 3: Anexe ou indique repositório com prompts e logs, quando aplicável.

    Checklist rápido: inclua nome da ferramenta, versão, data de uso e função. Limite: se a ferramenta apenas corrigiu ortografia automática em um editor, registro extenso pode ser dispensado; porém, registre pelo menos a função para evitar dúvidas.

    Checklist em prancheta ao lado de laptop e anotações, mãos apontando para responsabilidades de autoria.
    Ilustra um checklist prático para decidir atribuição e responsabilidades na escrita.

    Como diferenciar IA como ferramenta de autoria?

    Conceito em 1 minuto

    Autoria implica responsabilidade intelectual sobre concepção, análise e interpretação; ferramenta executa tarefas como sugerir frases, organizar conteúdo ou buscar referências, e a responsabilidade final permanece com os autores humanos.

    O que dizem COPE e grandes editoras [F6] [F4]

    Organizações de ética e editoras afirmam que IAs não devem ser creditadas como autoras; o uso deve ser declarado e qualquer contribuição intelectual deve permanecer sob responsabilidade de pesquisadores humanos [F6], [F4].

    Checklist para atribuição e responsabilidade

    • Determine se a contribuição afetou hipótese, design, análise ou interpretação.
    • Se a resposta for sim, a autoria humana deve refletir responsabilidade e participação.
    • Não inclua IA na lista de autores; descreva seu papel em método ou agradecimentos.

    Contraexemplo: usar IA para gerar todo o texto de resultados e apresentar como próprio; nesse caso, não é ferramenta auxiliar e deve ser evitado. Se estiver em dúvida, consulte o orientador e o comitê de integridade.

    Como documentar prompts, versões e processo para reprodutibilidade?

    O que registrar em menos de um minuto

    Registre prompts originais, respostas da IA relevantes, configurações e a versão do modelo; guarde também alterações humanas subsequentes e datas de cada interação para rastreabilidade.

    Documentos institucionais e pasta com diretrizes sobre uso de IA sobre mesa de escritório universitário.
    Mostra materiais e diretrizes institucionais que suportam políticas e práticas sobre IA.

    Exemplo de diretriz institucional e prática [F1]

    Algumas universidades já recomendam repositórios de logs e templates para inclusão em anexos de tese, permitindo auditoria e reprodutibilidade parcial do processo de escrita [F1].

    Template de registro rápido (use como anexo)

    • Ferramenta:
    • Versão/modelo:
    • Data e hora:
    • Prompt original:
    • Resposta gerada (trecho relevante):
    • Edites humanos (resumo das mudanças):
    • Finalidade no trabalho: edição de linguagem / síntese / rascunho / outro

    Limite prático: em tarefas triviais de autocompletar, registre a função e a ferramenta em vez de cada prompt. Para trechos substantivos, arquive tudo.

    Quais riscos de ética e integridade devo evitar?

    Conceito rápido dos riscos

    Riscos principais incluem plágio assistido, perda de rastreabilidade metodológica, viés algorítmico e possível exposição de dados sensíveis ao usar modelos comerciais.

    O que os relatórios destacam [F2] [F3]

    Documentos de fomento e iniciativas acadêmicas brasileiras apontam risco reputacional e sugerem políticas claras para declaração e avaliação do uso da IA nas pesquisas [F2], enquanto comunidades científicas destacam problemas de originalidade e vieses em saídas geradas [F3].

    Pessoa revisando rascunho impresso com caneta, laptop mostrando versão editada para mitigar riscos.
    Ilustra revisão humana e correção de trechos gerados por IA como medida de mitigação.

    Mitigação e exemplo autoral

    • Passo 1: Submeta texto a verificadores de originalidade antes de enviar.
    • Passo 2: Faça revisão crítica humana para checar interpretação de dados.
    • Passo 3: Evite inserir dados confidenciais em ferramentas públicas; use ambientes controlados.

    Exemplo autoral: ao orientar uma dissertação, foi mantido arquivo com prompts e versões; isso permitiu detectar e corrigir uma passagem que repetia uma formulação de uma fonte não citada antes da submissão. Limite: registros não substituem revisão crítica; a tecnologia pode ocultar vieses sutis.

    Como alinhar com ABNT e normas de referência ao usar conteúdo gerado por IA?

    Conceito em 1 minuto

    ABNT ainda não publicou norma definitiva sobre citação de conteúdo gerado por IA; portanto, o princípio é a transparência: trate saídas da IA como fontes informativas e documente origem e papel.

    O que orientadores e guias práticos recomendam [F10] [F1]

    Guias e propostas técnicas mostram modelos de frase para notas e entradas de referência que explicam que o conteúdo foi gerado por IA e qual foi seu papel no texto [F10], enquanto universidades indicam formatos de declaração em anexos ou metodologia [F1].

    Passo a passo para citar e documentar segundo boas práticas

    • Indique na seção de metodologia ou em nota de rodapé que partes foram geradas por IA, incluindo ferramenta e versão.
    • Se um trecho gerado for usado como fonte, registre a passagem e trate como documento auxiliar no anexo.
    • Consulte a política da revista antes de submissão e ajuste a nota conforme exigido.

    Contraexemplo e alternativa: se a revista exige formatos específicos que ainda não existem pela ABNT, siga a orientação da editora e mantenha documentação interna completa; atualize a nota conforme normas futuras.

    O que a instituição deve fazer para governança e apoio?

    Administradores universitários reunidos em mesa revisando rascunho de política sobre IA, documentos e laptops.
    Mostra a discussão institucional para criar políticas, capacitação e repositórios de registros.

    Conceito em 1 minuto

    Governança institucional engloba políticas claras, treinamentos para orientadores e serviços de apoio, além de fluxos de avaliação para garantir integridade e reprodutibilidade.

    Exemplos de iniciativas e políticas nacionais [F1] [F2] [F8]

    Algumas universidades já publicaram diretrizes locais e compilações institucionais; relatórios de fomento sugerem capacitação e normatização para avaliação de projetos que usam IA [F1], [F2], [F8].

    Mapa em 5 passos para implementar na sua universidade

    1. Diagnosticar usos atuais de IA entre estudantes e orientadores.
    2. Criar política institucional mínima sobre declaração e registro.
    3. Capacitar orientadores e bibliotecas para apoiar documentação.
    4. Disponibilizar repositório seguro para logs e anexos.
    5. Integrar fluxo ao comitê de integridade e às regras de defesa.

    Limitação: políticas rígidas demais podem inibir pesquisa legítima; prefira regras que exijam transparência e formação, não proibição automática.

    Como validamos

    Foram revisados documentos de agências de fomento, orientações de editoras e compilações institucionais, priorizando fontes oficiais e editoriais relevantes para garantir alinhamento com padrões emergentes [F2], [F4], [F6].

    Conclusão, resumo e próximos passos

    Resumo: declare o uso da IA, não atribua autoria à ferramenta, registre prompts e versões e documente funções em metodologia ou anexos. Ação prática: hoje, crie um anexo com o template de registro e inclua a declaração na versão final do capítulo metodológico; consulte a coordenação do seu programa para alinhar a declaração à política local.

    FAQ

    Preciso declarar se usei IA só para revisar português?

    Tese: Sim — revisão de linguagem também requer declaração porque afeta a apresentação e a rastreabilidade do trabalho. Declare a função, ferramenta e versão, mesmo para revisão, e mantenha um parágrafo curto na metodologia ou nos agradecimentos. Próximo passo: acrescente essa declaração no anexo metodológico antes da submissão.

    Posso colocar a IA como coautora?

    Tese: Não — organizações e editoras proíbem a atribuição de autoria a IAs, pois responsabilidade intelectual deve ser humana. Não inclua IAs na lista de autores; descreva seu papel em método ou agradecimentos e mantenha responsabilidade humana clara. Próximo passo: revise a lista de autores e ajuste contribuições conforme critérios de autoria da revista.

    Onde salvo meus prompts e logs?

    Tese: Guarde-os em repositório seguro e acessível para auditoria, preferencialmente institucional. Salve metadados e datas, e inclua anexo na tese ou repositório indicado pela coordenação. Próximo passo: solicite ao setor de TI da sua instituição acesso ao repositório recomendado e arquive os primeiros logs.

    E se a ABNT ainda não tem norma específica?

    Tese: Adote o princípio da transparência e siga orientações editoriais até norma formal ser publicada. Mantenha documentação interna completa e esteja pronto para ajustar a nota conforme exigências editoriais. Próximo passo: padronize uma frase de declaração para uso em seus trabalhos enquanto a norma não estiver definida.

    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.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025

  • Como usar IA na escrita acadêmica em 3 meses sem perder integridade

    Como usar IA na escrita acadêmica em 3 meses sem perder integridade

    Em 40–60 palavras: A IA pode reduzir tempo em rascunhos e melhorar a legibilidade quando usada como assistente, não como autor. Declare o uso, valide fatos, salve versões sem IA e peça ao orientador revisão crítica. Políticas institucionais e formação obrigatória são essenciais para proteger sua integridade acadêmica.

    A escrita acadêmica com apoio de inteligência artificial traz promessa e conflito: produtividade maior, resumos automáticos e auxílio na clareza, mas também dúvidas sobre autoria, vieses e políticas institucionais. Aqui você aprenderá passos práticos para usar IA com responsabilidade, amparada por evidências e recomendações recentes, incluindo debates em periódicos como NEJM AI [F3] e revisões sistemáticas [F1]. Nas seções a seguir explico conceitos rápidos, mostro dados e exemplos e deixo checklists e templates que você pode aplicar já.

    Perguntas que vou responder

    Vale a pena usar IA na proposta e no artigo de mestrado?

    Conceito em 1 minuto

    IA aplicada à escrita acadêmica inclui modelos de linguagem que geram texto, sugerem estrutura, resumem e normalizam referências. Ela acelera rascunhos, mas não substitui contribuição intelectual, método ou o julgamento crítico do pesquisador.

    O que os dados e análises mostram [F1]

    Estudos indicam ganhos mensuráveis em tempo de revisão e clareza, além de maior acessibilidade para estudantes com menos experiência em redação. Ao mesmo tempo, há relatos de riscos éticos ligados à não declaração de uso e potencial plágio assistido [F1] [F2].

    Prancheta com checklist e caneta sobre mesa, indicando critérios rápidos para decidir usar IA
    Checklist visual para orientar decisões práticas sobre quando empregar IA em tarefas acadêmicas.

    Checklist rápido para decidir usar IA

    1. Identifique a tarefa: rascunho, revisão de linguagem ou sumarização.
    2. Verifique política do programa e periódico.
    3. Use IA apenas para texto de suporte; sempre acrescente sua análise intelectual.
    4. Guarde versões antes e depois da ferramenta.

    Usar IA para gerar a discussão interpretativa de dados quantitativos pode mascarar suposições teóricas. Se seu estudo exige interpretação conceitual profunda, priorize escrita própria e use IA apenas para clareza e revisão.

    Como declarar o uso de IA em submissões e defesas?

    O que escrever em 1 minuto

    Declarar uso significa informar onde a IA contribuiu: rascunho inicial, revisão linguística ou análise exploratória. Transparência é essencial para reputação e para o comitê avaliar contribuição intelectual real.

    Exemplo autoral de declaração utilizável (modelo)

    “O candidato utilizou ferramentas de inteligência artificial para auxílio na revisão de linguagem e na geração de um rascunho inicial do resumo. Todas as escolhas metodológicas, análises e interpretações são de responsabilidade do candidato. Ferramentas utilizadas: nome da ferramenta, versão e data de uso.”

    Passo a passo para inserir declaração na tese e artigo

    1. Inclua seção curta em Metodologia ou Agradecimentos indicando a ferramenta, versão e finalidade.
    2. No resumo/submissão, marque que houve auxílio e que a autoria intelectual é humana.
    3. Informe orientador e banca antes da defesa.

    Alguns periódicos exigem formulários específicos de declaração. Se o periódico proibir qualquer conteúdo gerado por IA, não use a ferramenta para a parte submetida; converta o uso em notas de trabalho e documentação interna.

    Mãos sobre teclado e documentos de privacidade ao lado do laptop, indicando avaliação de segurança de ferramentas
    Mostra a revisão de políticas e documentos para avaliar privacidade e retenção de dados de ferramentas.

    Quais ferramentas escolher e como avaliar segurança?

    Conceito em 1 minuto

    Ferramentas variam: modelos públicos, soluções pagas com logs e auditoria, e plugins de referência. Critérios: privacidade dos dados, capacidade de exportar logs e política de retenção.

    O que relatórios e guias institucionais apontam [F7] [F9]

    Relatórios nacionais recomendam políticas institucionais, capacitação e avaliação de fornecedores quanto à proteção de dados. Universidades brasileiras já debatem regras para uso em trabalhos e bancas [F7] [F9].

    1. Política de privacidade e retenção de dados: pode a empresa armazenar entradas?
    2. Exportabilidade: é possível conservar prompts e outputs para auditoria?
    3. Controle de versão: a ferramenta permite marcar versão usada no trabalho?
    4. Ferramentas recomendadas para prototipagem e revisão: escolha soluções com logs e contratos que permitam uso acadêmico seguro.

    Não use ferramentas que armazenem dados sensíveis do participante sem consentimento. Para dados sensíveis, prefira processamento local ou ferramentas com garantia contratual de não-retenção.

    Como aprender prompt design, verificação de fatos e detecção de viés?

    Conceito em 1 minuto

    Prompt design é a habilidade de escrever instruções claras para a IA. Verificação de fatos envolve checar saídas contra fontes primárias. Detecção de viés exige perspectiva crítica sobre quais vozes e dados o modelo foi treinado.

    Pequeno grupo em oficina colaborativa com laptops, representando capacitação e recomendações editoriais
    Ilustra workshops e treinamentos recomendados para integrar verificação de fatos e design de prompts.

    O que estudos educacionais e editoriais recomendam [F3] [F4]

    Artigos em revistas médicas e notas editoriais sugerem integrar módulos práticos em metodologias científicas e usar exercícios de comparação entre saída de IA e textos revisados por especialistas [F3] [F4].

    Exercício prático em 4 passos

    1. Escolha um parágrafo seu e peça à IA para reescrever mantendo o significado.
    2. Liste afirmações factuais que aparecem; verifique cada uma em fonte primária.
    3. Compare vieses: quem está citado, que perspectivas faltam?
    4. Reescreva o parágrafo incorporando correções e anote as mudanças.

    Exercícios rápidos não substituem formação estruturada. Se seu programa oferecer curso de metodologia, integre estes exercícios ao currículo e peça certificação ao final.

    Quais erros comuns estudantes cometem e como evitá-los?

    Erro em 1 minuto

    Os principais erros são não declarar uso, confiar cegamente em saídas sem checagem e esquecer de preservar versões originais para auditoria.

    Dados sobre falhas e impacto reputacional [F2]

    Literatura aponta incidentes de plágio assistido e problemas éticos quando o uso não é transparente, com impactos negativos na carreira e na avaliação institucional [F2].

    Quadro branco com checklist e notas adesivas, mãos apontando para passos práticos para evitar erros
    Mostra um guia visual com passos e prioridades para prevenir falhas éticas e processuais no uso de IA.

    Guia prático para evitar os erros

    1. Regra das três salvaguardas: declarar, verificar, documentar.
    2. Use sistema de versionamento (ex.: salvar .docx com data e comentários).
    3. Discuta uso com orientador em reuniões formais e registre no plano de trabalho.

    Em ambientes com normativa inexistente, agir sozinho pode não proteger você completamente. Pressione por diretriz institucional provisória e busque apoio coletivo de estudantes e docentes.

    Como validamos

    Nossa síntese combina revisões científicas, editoriais jornalísticos e documentos institucionais citados na pesquisa, com foco em análises aplicáveis ao contexto brasileiro. Priorizamos fontes de revisão e notas editoriais de periódicos de referência e relatórios de agências nacionais para equilibrar evidência e prática [F1] [F3] [F7].

    Conclusão, resumo e CTA

    Resumo: a IA pode acelerar produção e ampliar acesso, desde que usada com responsabilidade, transparência e formação. Ação prática imediata: elabore com orientador e coordenação do seu programa uma diretriz provisória em 3 meses que inclua declaração obrigatória, módulo formativo e processos de auditoria. Recurso institucional sugerido: consulte materiais e programas de capacitação de agências como CAPES/eduCAPES.

    FAQ

    Posso usar IA para escrever a metodologia da minha tese?

    Tese: IA não substitui a concepção intelectual dos métodos; ela é ferramenta para clareza e edição. Próximo passo: declare qualquer uso na seção de Métodos e peça validação metodológica ao orientador.

    Como registro o uso de IA na submissão de artigo?

    Tese: Inclua uma declaração clara na seção de Métodos ou Agradecimentos com ferramenta, versão, finalidade e data. Próximo passo: copie o modelo de declaração fornecido e adapte-o ao periódico antes da submissão.

    Ferramentas gratuitas são seguras para dados de pesquisa?

    Tese: Ferramentas gratuitas tendem a não ser recomendadas para dados sensíveis sem garantias contratuais. Próximo passo: consulte a política institucional e prefira soluções com cláusula de não retenção ou processamento local para dados sensíveis.

    A universidade pode proibir o uso de IA?

    Tese: Sim, instituições podem restringir formas específicas de uso e isso deve ser respeitado. Próximo passo: adapte práticas, documente alternativas e solicite orientação formal à coordenação ou ao comitê ético.

    Autoria

    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.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025

  • 1 erro que você comete ao usar IA no pré-projeto e como evitá-lo

    1 erro que você comete ao usar IA no pré-projeto e como evitá-lo

    Você está finalizando a graduação ou já encerrada, pronta para começar um mestrado, e sente que a IA pode ser um atalho precioso; aceitar saídas de modelos generativos como conteúdo final contamina todo o pré‑projeto e aumenta o risco de retrabalho e perda de credibilidade. Este texto mostra por que esse hábito é perigoso e entrega passos aplicáveis e verificáveis para evitar alucinações, citações fabricadas e retrabalho, com medidas que você pode aplicar já na fase de rascunho.

    A proposta aqui é prática: explico por que o problema ocorre, como evidências técnicas e diretrizes institucionais tratam o tema e, sobretudo, entrego uma regra prática de 3 passos aplicada em checklists e um método em 7 passos para reduzir riscos em 7–14 dias de trabalho inicial.

    Trate a IA como assistente criativo, não como fonte final: verifique toda afirmação e cada referência em bases primárias antes de incorporar ao pré-projeto; documente prompts e consulte seu orientador para validação e integridade do texto.

    Perguntas que vou responder

    Por que confiar cegamente na IA prejudica seu pré-projeto?

    Quadro branco com diagrama de processo e post‑its ilustrando fluxo prático de trabalho
    Representa o fluxo prático para integrar IA como assistente e garantir checagem.

    Conceito em 1 minuto

    A perda de rigor começa quando textos, citações e estruturas sugeridas por IA são aceitos sem checagem; o risco é duplo: informações fabricadas e redução da sua contribuição conceitual inicial, o que compromete metodologia e revisão de literatura.

    O que os estudos mostram

    Pesquisas técnicas mostram que modelos gerativos podem produzir alucinações, ou seja, combinações plausíveis de palavras que não correspondem a fontes reais [F4]. Análises em contexto acadêmico destacam casos de citações inexistentes e inconsistências factuais que exigem supervisão humana [F6].

    Checklist rápido para identificar perigo

    Prancheta com checklist, caneta e cadernos sobre mesa, vista superior para revisão passo a passo
    Checklist visual para identificar riscos e checar citações sugeridas por IA.
    • Peça: toda citação proposta pela IA deve ter DOI ou link verificável antes de aceitar.
    • Verifique: busque o texto original em bases indexadas (SciELO, BVS, PubMed) antes de incorporar.
    • Documente: salve o prompt e a versão da ferramenta no arquivo do pré‑projeto.

    Em tarefas de criatividade conceitual, como pensar hipóteses iniciais ou sugerir títulos, a IA ajuda; no entanto, quando se trata de fatos verificáveis, métodos e citações, não confie sem checar; se não houver acesso a bases, adie a inclusão até obter fontes primárias.

    Onde isso acontece no Brasil e o que as instituições recomendam?

    Conceito em 1 minuto

    O ambiente relevante inclui programas de pós‑graduação, pró‑reitorias, bibliotecas e comissões de integridade; universidades já publicam diretrizes que exigem transparência no uso de IAG e procedimentos de verificação.

    O que as diretrizes brasileiras dizem

    Guias institucionais brasileiros orientam declarar uso de IAG, registrar prompts e não aceitar conteúdos gerados como substitutos de fontes primárias [F1] [F3]. Revistas e órgãos ligados à informação científica debatem políticas e recomendações para uso responsável [F2].

    Passos práticos para seguir a política institucional

    • Consulte o guia da sua pró‑reitoria ao preparar o pré-projeto.
    • Na versão inicial, inclua seção curta “Uso de IAG” com prompts e versão da ferramenta.
    • Peça suporte da biblioteca para estratégias de checagem em bases indexadas.

    Se a sua instituição não tiver diretriz formal publicada, não é desculpa para uso acrítico; adote as práticas que universidades já recomendam e combine com seu orientador um procedimento local até que haja norma oficial.

    Mãos apontando para documentos e notas em mesa durante reunião acadêmica, discussão colaborativa
    Mostra a divisão de papéis na revisão e validação de conteúdo gerado por IA.

    Quem precisa agir: papéis e responsabilidades

    Conceito em 1 minuto

    Responsabilidade final do conteúdo é do estudante/autor; orientador supervisiona e valida; bibliotecas e comissões ajudam com verificação e políticas.

    Exemplo real na prática

    Um estudante incorporou sumários gerados por IA, que continham citações inventadas; a biblioteca local detectou erros e orientou checagem sistemática, o orientador pediu correções e o trabalho precisou ser refeito parcialmente — esse tipo de retrabalho é evitável com protocolo simples [F3].

    Lista prática de responsabilidades

    • Estudante: verificar fontes, documentar prompts e manter rastro de versões.
    • Orientador: revisar metodologias propostas e exigir evidências de fontes primárias.
    • Biblioteca: treinar pesquisa em bases e apoiar RAG ou checagem manual.

    Em projetos cooperativos com vários autores, a responsabilidade compartilhada pode confundir; defina, desde o início, quem valida cada seção e quem assina a responsabilidade intelectual.

    Como evitar o erro nº 1: método prático em 7 passos

    Conceito em 1 minuto

    Transforme o uso da IA em processo: ideação assistida, verificação obrigatória, documentação e validação por pares; isso reduz risco e mantém sua autoria.

    O que técnicas como RAG fazem e por que ajudam

    Estratégias como Retrieval Augmented Generation retornam respostas ancoradas em documentos reais, reduzindo alucinações quando bem implementadas; instituições recomendam limitar a IA a tarefas de edição linguística ou brainstorming, não a factualização sem checagem [F1].

    Passo a passo aplicável (7 passos)

    1. Use IA para brainstorm de títulos, perguntas e linhas de argumento.
    2. Sempre peça à IA para listar as fontes que embasam cada afirmação.
    3. Verifique cada fonte: localize DOI ou texto na base indexada.
    4. Registre o prompt, a data e a versão da ferramenta no arquivo do projeto.
    5. Aplique RAG se disponível, ou peça ajuda da biblioteca para buscas dirigidas.
    6. Submeta rascunho ao orientador com evidências das checagens.
    7. Inclua uma seção “Transparência sobre uso de IAG” no pré‑projeto.

    Se seu projeto depender de dados sensíveis ou análises que exigem validação ética, não use IA para gerar métodos finais; use‑a apenas para rascunho e discuta alternativas com a comissão de ética.

    Erros comuns ao usar IA no pré-projeto e alternativa prática

    Conceito em 1 minuto

    Erros típicos incluem aceitar citações sem verificar, copiar parágrafos gerados sem reescrever e confiar em sumários de autores sem ler as fontes; o resultado é risco de plágio indireto e perda de originalidade.

    Exemplo autoral: como eu evitaria um sumário fabricado

    Laptop com artigo científico aberto, trechos destacados e caderno com anotações ao lado
    Exemplifica a prática de verificar fontes originais antes de usar resumos gerados por IA.

    Suponha que a IA forneça um parágrafo atribuído a um autor X com citação e ano. Em vez de inserir, procure o artigo original, leia o contexto e escreva um resumo próprio com citação correta e DOI; isso preserva sua voz e evita erros.

    Modelos alternativos e template rápido

    • Modelo A: Brainstorm com IA → verificação de fontes → revisão pelo orientador.
    • Modelo B: Edição linguística por IA (sem inserir novas citações) → checagem manual.

    Quando a base de dados não tem acesso aberto ao texto completo, registre a limitação, peça acesso via biblioteca e sinalize a incerteza na seção de métodos.

    Como validamos

    Validamos propondo práticas alinhadas com diretrizes institucionais e com evidências técnicas sobre limites de modelos generativos; as recomendações combinam resultados de pesquisa técnica sobre alucinações [F4], análises contextualizadas em publicação científica [F6] e diretrizes brasileiras para uso responsável de IAG [F1] [F3].

    As ações sugeridas foram testadas em ambientes de orientação e ajustadas para a realidade de programas de pós‑graduação.

    Conclusão rápida e chamada à ação

    O erro nº 1 é confiar acrítica e definitivamente nas saídas da IA no seu pré‑projeto. A ação imediata: verifique cada afirmação e referência em bases primárias e registre prompts e versões antes de submeter ao orientador.

    FAQ

    Posso usar IA para gerar a revisão de literatura?

    Tese: Use IA apenas como ferramenta de rascunho e brainstorming, não como fonte final. Confirme cada referência em bases primárias e reescreva em suas palavras para preservar autoria. Próximo passo: revise todas as referências sugeridas pela IA e localize o DOI ou texto completo antes de incorporar.

    E se a IA sugerir uma citação que não encontro?

    Tese: Não inclua referências não verificadas; elas comprometem a integridade do trabalho. Marque a citação como pendente e tente localizar DOI/texto; se não houver confirmação, descarte a referência gerada pela IA. Próximo passo: mantenha uma lista “pendentes” no documento e resolva com a biblioteca ou orientador antes da submissão.

    Preciso declarar o uso de IA no pré-projeto?

    Tese: Sim, declare o uso quando a instituição exigir e registre prompts e versão mesmo sem exigência formal. Transparência reduz risco e facilita a revisão. Próximo passo: inclua uma seção “Transparência sobre uso de IAG” com prompts, versão e finalidade.

    O que faço se o orientador confiar na IA?

    Tese: Oriente foco na checagem de fontes e mostre exemplos de alucinações para evidenciar o risco. Peça que cada fonte seja verificada em bases indexadas; envolva a biblioteca se necessário. Próximo passo: solicite uma sessão conjunta com orientador e bibliotecário para definição do protocolo de verificação.

    Quanto tempo extra isso toma?

    Tese: A checagem inicial adiciona horas à fase de rascunho, mas evita dias ou semanas de retrabalho posterior. É um investimento que protege sua integridade acadêmica. Próximo passo: reserve 1–3 horas adicionais por seção da revisão para verificação de fontes antes da submissão.

    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 científica há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025