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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

• Como começar o título usando IA?
• Como transformar um gap em objetivos SMART?
• A IA substitui a revisão manual da literatura?
• Posso pedir à IA um desenho metodológico reproduzível?
• Quais cuidados éticos e de dados preciso tomar?
• Como declarar o uso de IA e formatar referências?

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.

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.

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.

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.

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

Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

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

Atualizado em 24/09/2025