8  IA Aplicada à Pesquisa Reprodutível


8.1 📋 Aplicações da IA neste Curso

Este curso adota o uso de Inteligência Artificial Generativa (IA) 🤖 como ferramenta de apoio metodológico e pedagógico, alinhado às diretrizes éticas e responsáveis propostas por Sampaio et al. (2024). A IA é utilizada exclusivamente em funções complementares, que ampliam a eficiência do trabalho científico e a acessibilidade dos conteúdos, sem substituir o trabalho intelectual, crítico e autoral do pesquisador.

Consideramos que o uso da IA generativa na pesquisa científica representa um caminho sem volta 🚀. Por isso, o ensino de CA e reprodutibilidade deve incorporar essa realidade — tanto no processo de produção do conhecimento, quanto na transmissão e avaliação do aprendizado. Ignorar essa transformação tecnológica seria negligenciar o potencial de inovação, transparência e inclusão que ela oferece para a prática da ciência aberta.

Seguindo os princípios de preservação da agência humana, transparência e uso eticamente orientado preconizados por Sampaio et al. (2024), a IA tem sido empregada nas seguintes funções ao longo do desenvolvimento e execução deste curso:

  1. 📚 Resumo de materiais didáticos: Síntese de artigos científicos, documentações técnicas e materiais extensos para facilitar a compreensão inicial e identificação de pontos-chave, sempre com revisão e contextualização humana.

  2. 💻 Auxílio na codificação: Suporte para escrita, depuração e otimização de códigos em R, Python e outras linguagens, acelerando o desenvolvimento de exemplos práticos e soluções técnicas.

  3. 🧭 Reflexão e estruturação de conteúdos: Apoio na concepção de roteiros didáticos, organização lógica de tópicos e desenvolvimento de sequências de aprendizagem mais coerentes.

  4. 🔍 Busca e seleção de literatura: Identificação preliminar de referências relevantes, mapeamento de debates atuais e descoberta de fontes complementares, sempre com curadoria humana final.

  5. 🎨 Elaboração de imagens e vídeos: Criação de elementos visuais e recursos multimídia para enriquecer a experiência de aprendizado e tornar conceitos complexos mais acessíveis. Nessa função utilizamos “com força”, pois temos zero habilidade artística ou sensibilidade estética 😁.

  6. ✅ Revisão de conteúdo: Suporte na revisão gramatical, clareza textual e coerência argumentativa dos materiais didáticos, mantendo a autoria e decisão final humanas.

  7. 🌐 Tradução de literatura: Tradução preliminar de materiais em idiomas estrangeiros para ampliar o acesso a recursos internacionais, com revisão técnica posterior.

  8. 🎓 Ensino preliminar de tópicos: Exploração inicial de áreas fora da zona de conhecimento consolidado do instrutor, servindo como ponto de partida para aprofundamento posterior com fontes especializadas.

8.1.1 🎯 Princípios Norteadores

Conforme Sampaio et al. (2024), a IA deve ser utilizada como apoio à expressão humana — e não como substituto da reflexão, da análise crítica ou da autoria. É essa perspectiva que orienta todas as aplicações tecnológicas neste curso. Os autores destacam que a supervisão humana contínua é essencial para evitar que a IA incorpore erros, vieses ou problemas de integridade acadêmica.

Ademais, seguimos os seguintes princípios práticos estabelecidos no guia:

  • ✨ Transparência: Documentar quando e como a IA foi utilizada na produção de materiais
  • 🎯 Integridade acadêmica: Garantir originalidade, evitar plágio e preservar direitos autorais
  • 👤 Agência humana: Manter o pesquisador/instrutor como responsável final por todas as decisões
  • 🧠 Letramento em IA: Desenvolver compreensão crítica sobre limitações e potencialidades das ferramentas
  • 🔄 Uso complementar: Empregar a IA como ferramenta auxiliar, nunca como substituta do trabalho científico

8.1.2 🌟 Contexto da Ciência Aberta

O uso transparente e documentado de ferramentas de IA alinha-se perfeitamente com os princípios da CA 🔓: transparência, reprodutibilidade e compartilhamento de processos e recursos. Ao adotar IA de forma ética e responsável, contribuímos para uma cultura científica mais eficiente, inclusiva e, sobretudo, transparente sobre seus métodos e ferramentas.

Nenhum conteúdo é gerado de forma integral ou automatizada sem supervisão docente. Todo material passou por processo de curadoria, validação e contextualização humana, respeitando os princípios de autoria, originalidade e responsabilidade acadêmica (Sampaio et al., 2024).