Ementa

Objetivo Geral: Ao longo do curso, os participantes serão estimulados a avaliar criticamente as

implicações epistemológicas e éticas do uso de IA em suas pesquisas, desenvolvendo protocolos de documentação que explicitem suas escolhas tecnológicas, os parâmetros empregados e as limitações inerentes às ferramentas utilizadas. A formação se encerra com um panorama comparativo das principais ferramentas de IA disponíveis, discutindo critérios de seleção fundamentados em aspectos técnicos, éticos e de soberania informacional.

Objetivos Educacionais: Uso ético da IA nas pesquisas da pós-graduação.

Metodologia: Aulas expositivas e apresentação de ferramentas de pesquisa.

Avaliação: Participação em aula.

Programação:

Manhã: Fundamentos Teóricos e Epistemológicos (9h-12h)

09:00 – 09:15 | Abertura

Apresentação da proposta do curso, dos objetivos e da dinâmica do dia.

09:15 – 10:00 | IA: fundamentos históricos e conceituais

Panorama da evolução da inteligência artificial. Diferenças entre IA simbólica, estatística e generativa. Dimensões preditiva × generativa. IA como tecnologia de propósito geral.

10:00 – 10:15 | Intervalo
10:15 – 11:00 | Ciência aberta, ética e soberania de dados

Discussão dos princípios FAIR e CARE no tratamento de fontes, implicações da LGPD, riscos de colonialismo de dados e tensões entre inovação, privacidade e responsabilidade coletiva. Panorama dos marcos legais no Brasil e no mundo.

11:00 – 12:00 | IA na pesquisa acadêmica: decisões, riscos e documentação reflexiva

Boas práticas para integração da IA na pesquisa: escopo, registro de decisões (incluindo prompts e versões) e transparência metodológica.

12:00 – 13:00 | Almoço

Tarde: Ferramentas, Fluxos de Trabalho e Demonstrações (13h-16h)

13:00 – 13:40 | Revisão bibliográfica assistida com IA

Demonstração crítica do uso de Zotero (e seus plugins), Perplexity, ResearchRabbit e Elicit.

13:40 – 14:20 | Curadoria de acervos e coleções de pesquisa

Demonstração de uso do Tropy para organização de itens, anotações e metadados. Aplicações de transcrição automatizada (HTR/OCR) e uso de LLMs para ampliação de metadados e anotação semântica assistida.

14:20 – 14:35 | Intervalo
14:35 – 15:15 | Discussão: Análise qualitativa assistida por IA

Exploração das possibilidades e limites da IA como apoio à análise de dados qualitativos: codificação inicial, geração de sínteses, inferência de padrões.
Preservação da validade interpretativa e da agência do pesquisador.

15:15 – 15:45 | Panorama crítico e benchmark de ferramentas

Discussão comparada entre diferentes soluções (internacionais e nacionais).
Critérios para seleção: custo, riscos, portabilidade, compliance, política de dados e sustentabilidade técnica.

15:45 – 16:00 | Síntese e Perspectivas Futuras

Debate e encerramento.