Inteligência Artificial: Proposta de Estudo e Produção Científica entre Estudantes e Professores

Resumo

Introdução:
Os programas de Inteligência Artificial - IA estão cada vez mais presentes em pesquisa, ensino e nas diversas mídias de comunicação e informação. Questão que provoca estudos avançados no Grupo de Pesquisa APLIC/UPE/CNPq, através do Laboratório Multiusuário FACEPE de Artes, Mídias e Educação - LAMIE e o Laboratório de ensino e extensão EducATIVA, no campus UPE Caruaru, no agreste central de Pernambuco. A investigação se originou em 2024, com estudos sobre sistemas multimídias, influenciando a produção de vídeos com suporte de IA para imagem e áudio. Em 2025, nasceu o Grupo de Estudos, com discentes universitários, técnicos e docentes, avançando as investigações sobre IA aplicada em pesquisa e produção midiática, fortalecendo orientações à iniciação científica, trabalhos de conclusão de curso e provocando propostas de análise e avaliação de IA, tanto de uso cotidiano em educação superior, como também para produção cinematográfica. Sendo assim, atualmente analisamos IA dos usos contínuos pelos estudantes ou conforme sugestão apresentada nos estudos avançados, até mesmo, porque precisamos conhecer em que isto afeta a nossa produção de conhecimento e saberes docentes e profissionais do mercado de trabalho.

Objetivo:
O objetivo principal do Grupo de Estudos do APLIC é contribuir para a aplicação de IA ao trabalho docente e discente, orientada ao princípio da construção do conhecimento em áreas de pesquisa, ensino e extensão, de forma que promova a inovação em processos científicos e comunitários. Para tal ação, busca-se o levantamento de IA de interesse para estudos avançados, através da produção de tutoriais, vídeos e resenhas de material de estudos, como também, a criação de um dispositivo para armazenamento e consulta interna e externa das produções científicas, visando a continuidade do grupo de estudos, embasando ações científicas na educação superior.

Metodologia:
Para tal percurso, a opção foi pela pesquisa qualitativa exploratória, com base nas proposições de Selltiz et all (1975), Bogdan & Biklen (1994), Gómez, Flores & Jiménez (1996), Minayo (2001), Mazzotti & Gewandsznajder (2001), Perrenoud (2002), Flich (2009) e Esteban (2010), devido esta abordagem contribuir para construtos de difícil quantificação, muitas vezes temporários e flexíveis, sendo pouco investigados em sua aplicação. Perrenoud (2002, p. 118) acrescenta que a modalidade de pesquisa qualitativa pode “modificar seu rumo em função das informações recebidas e dos acontecimentos imprevisíveis”. Assim, utilizar as IA para pesquisa, ensino e extensão, precisa de olhar pela visão da produção ágil desses programas, como um ranking de chamadas para seu uso, seja proprietário ou gratuito; suas funções, sua usabilidade, confiabilidade, manutenibilidade, portabilidade, uso tecnopedagógico e pela capacidade de criação através de algoritmos em simular criatividade humana. 

Resultados:
Inicialmente, participaram destes estudos os discentes bolsistas e voluntários, a partir do primeiro período, quando foi apresentado aos ingressantes do curso de Sistemas de Informação, o Grupo de Pesquisa APLIC e o Laboratório Multiusuário FACEPE de Artes, Mídias e Educação- LAMIE, apresentando seus projetos de trabalho. Após esta apresentação, foi formado o grupo de estudo, resgatando as informações que já haviam sido construídas em 2024, criando um ambiente virtual de comunicação pelo WhatsApp e de informação, no Google. Sempre se destacando a quantidade de IA que existem, a necessidade de traçar prioridades conforme os usos e a viabilidade de textos para estudos e de produtos desses investimentos para os demais, socializando aprendizagens, em seus limites e possibilidades de aplicá-los na academia. Nesses aspectos, passamos a estudar textos do repositorio.ufrn.br, do.promptingguide.ai, e textos de outros de autores, como exemplo Harrison S. Santana, que introduziu a pesquisa de prompt no grupo, após dois Workshop no campus Caruaru. Nessa trajetória, obtivemos resenhas de textos lidos, tutoriais de IA, como Mapify, VEO3, ChatGPT, Deepseek, Gamma, NotebookLM, Gemini, dentre outros. Sobre design prompt, apresentamos para a discussão algumas áreas: Zero-shot Prompting, onde o modelo responde sem exemplos; Few-shot Prompting, em que exemplos orientam o modelo; Chain-of-Thought Prompting, que encoraja raciocínio passo a passo; Self-consistency, que permite comparar múltiplas respostas para maior confiabilidade; e Tree of Thought, que explora diversas linhas de raciocínio em estrutura ramificada. Atualmente, estamos na qualificação de um checklist para análise de IA e de avaliação de uma proposta de parâmetros para análise de filmes produzidos com IA ou mediados por humanos, com suporte de IA. Acredita-se que ao obter parâmetros de análise, pode-se garantir mais a orientação de usos dessas IA de amplo aspecto para os usuários. 

Conclusões:

O estudo tem se apresentado de forma persistente e com interesse em avançar cada vez mais na literatura e em testes, conforme os parâmetros questão sendo elaborados e propostos com a finalidade de apresentação de resultados. Segundo os estudantes, a leitura faz perceber que, para tirar o máximo proveito da inteligência artificial, precisamos aprender a nos comunicar com ela de forma eficaz. Não é só uma questão de dar ordens, mas de saber fazer os pedidos certos para obter os melhores resultados. Para os docentes, há o interesse em acompanhar os estudantes, fazer crescer cada vez mais seu interesse, ao mesmo tempo em que se inclui em extensão e pesquisa os avanços que estão sendo atingidos pelo “Time LAMIE e EducATIVA”.