A ORIENTADORA E A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: AS FÓRMULAS MÁGICAS E A FORMAÇÃO DOS PESQUISADORES

Autoria:  Glaucia da Silva Brito

Basta alguns minutos percorrendo o Instagram ou o TikTok para que o algoritmo descubra que você se interessa por pesquisa, pós-graduação ou inteligência artificial. A partir daí, começam a aparecer as promessas: 10 prompts para escrever sua dissertação; Use este comando para criar seu referencial teórico; Aprenda a escrever sua tese com inteligência artificial; Sua dissertação está travada? Use este prompt; Faça sua revisão de literatura em poucos minutos; Crie seu problema de pesquisa com o ChatGPT; Use a IA para escrever sua metodologia, etc.

As chamadas mudam, as fórmulas também, mas a promessa é semelhante: 

_{existe um caminho mais rápido para fazer uma dissertação ou uma tese e, aparentemente, ele pode ser aprendido em alguns minutos, desde que se conheça o prompt adequado.} 

Como professora, pesquisadora e orientadora, essas promessas me interessam menos pelo que dizem sobre a inteligência artificial e mais pelo que revelam sobre a maneira como as pessoas compreendem a pesquisa.

Afinal, o que significa fazer uma dissertação ou uma tese? Se entendermos uma tese como um documento de cem ou duzentas páginas que precisa ser entregue ao final de determinado período, talvez seja tentador imaginar que uma tecnologia capaz de produzir textos rapidamente poderá resolver boa parte dos problemas da pós-graduação. Se a inteligência artificial escreve, resume, reorganiza, compara, sugere títulos, constrói parágrafos e apresenta argumentos, por que não utilizá-la para acelerar a produção de uma dissertação ou tese?

A questão é que uma dissertação ou uma tese não é apenas um texto ou uma quantidade de páginas. A inteligência artificial pode ajudar a escrevê-las, mas escrever uma tese não é o mesmo que construir uma tese. É justamente nessa diferença que, a meu ver, precisamos recolocar a discussão sobre inteligência artificial, pesquisa e orientação acadêmica.

Quem orienta mestrandos e doutorandos conhece uma frase que aparece frequentemente nas reuniões de orientação: Professora, estou travado. Não consigo escrever. Diante dessa afirmação, poderíamos hoje abrir uma ferramenta de inteligência artificial generativa e solicitar: Ajude este estudante a começar a escrever a introdução de sua dissertação.

Em segundos teríamos uma resposta. Provavelmente bem estruturada. Talvez começasse contextualizando o tema, apresentasse sua relevância social e acadêmica e terminasse anunciando a organização dos capítulos. Poderíamos solicitar uma segunda versão, uma terceira, uma versão mais acadêmica ou uma redação “mais humana”. Texto não faltaria, mas será que o problema daquele estudante era realmente a falta de texto?

A minha experiência de orientação mostra que, muitas vezes, quando alguém diz “não consigo escrever”, precisamos voltar algumas casas: Sobre o que exatamente você quer pesquisar? Por que você escolheu esse tema para pesquisar? Por que isso lhe inquieta? O que há nesse tema que merece ser investigado? Qual aspecto dele você pretende delimitar? O que você ainda não sabe e pretende compreender? Qual é o seu problema de pesquisa? Sua pergunta pode ser respondida por meio da pesquisa que está propondo? Seus objetivos correspondem ao problema formulado? Por que você escolheu esse referencial teórico? O caminho metodológico que está propondo permite responder à sua questão?

São perguntas como essas que frequentemente começam a “destravar” uma dissertação ou uma tese. Não porque produzam imediatamente mais páginas, mas porque ajudam o pesquisador a compreender o que está fazendo.

Um texto de uma pesquisa na pós-graduação stricto sensu não começa no primeiro parágrafo da introdução. Ela começa quando uma inquietação consegue transformar-se em problema de pesquisa. Entre uma coisa e outra há trabalho intelectual. Há cocriação junto com a orientadora. Há leitura. Há dúvida. Há conversa. Há idas e vindas. Há páginas que serão descartadas. Há autores que pareciam fundamentais e deixam de ser. Há conceitos que precisam ser reconstruídos. Há decisões metodológicas. Há encontros com o campo de pesquisa. Há descobertas que obrigam a modificar aquilo que inicialmente parecia evidente. Há disciplinas que te levam por outros caminhos. Não conheço um prompt capaz de eliminar esse percurso sem eliminar, junto com ele, parte importante da própria formação do pesquisador. 

Em relação as fórmulas mágicas, trago aqui, duas para pensarmos, tenho muito mais exemplos, mas ficam para o próximo tetxo.

- Fórmula mágica nº 1: Podemos solicitar a inteligência artificial: Crie cinco problemas de pesquisa inovadores sobre inteligência artificial e formação de professores. Em poucos segundos, receberemos cinco propostas. Podemos ainda acrescentar: Considere as lacunas existentes na literatura; utilize linguagem de doutorado; torne os problemas mais inovadores; relacione-os à Educação Básica.

As respostas poderão ser excelentes do ponto de vista linguístico, mas como orientadora faço outras perguntas: de quem são esses problemas de pesquisa? De qual realidade eles emergiram? Que observação os provocou? Que leituras permitiram percebê-los? Qual experiência com o campo levou àquela questão? Que lacuna teórica ou empírica foi efetivamente identificada? Por que aquela pergunta precisa ser respondida?

Existe uma diferença fundamental entre uma pergunta formalmente bem formulada e um problema de pesquisa construído. O problema de pesquisa não nasce apenas da habilidade de combinar palavras em uma sentença interrogativa. Ele é resultado de um processo de delimitação e problematização. É construído na relação entre aquilo que o pesquisador observa, aquilo que já se conhece sobre o fenômeno e aquilo que ainda precisa ser compreendido.

A inteligência artificial pode participar desse processo? Com certeza pode ajudar a testar diferentes formulações, apontar ambiguidades, sugerir outras perspectivas, questionar pressupostos e até atuar como uma interlocutora para que o pesquisador refine suas ideias, mas existe uma diferença entre usar a IA para pensar melhor um problema que estou construindo e pedir à IA que me dê um problema para pesquisar. Essa diferença parece pequena quando olhamos apenas para o texto final. Na formação de um pesquisador, ela é enorme.

- Fórmula mágica nº 2: Outra promessa recorrente é a possibilidade de produzir rapidamente o referencial teórico. Também aqui a IA é sedutora. Podemos solicitar conceitos, autores, correntes teóricas, aproximações e diferenças entre perspectivas. Podemos pedir a organização de tópicos ou uma sugestão de estrutura para o capítulo.

O problema começa quando confundimos referencial teórico com uma coleção organizada de autores e conceitos. Construir teoricamente uma pesquisa significa fazer escolhas. Significa compreender que diferentes teorias nos permitem enxergar diferentes dimensões do objeto. Significa colocar autores em diálogo, reconhecer divergências, identificar limites e, sobretudo, construir uma posição a partir da qual olharemos para nosso problema.

Uma tese, ou uma dissertação, não se torna teoricamente consistente porque contém muitas citações. Do mesmo modo, um capítulo não se torna referencial teórico porque uma inteligência artificial conseguiu produzir frases como “na perspectiva de…” ou “em diálogo com…”.

É preciso perguntar ao pesquisador: Por que esse autor? O que esse conceito permite enxergar em seu objeto? Como essa perspectiva se relaciona com seu problema? Há contradições entre os autores que você escolheu? Qual posição você assume diante dessas diferenças? Novamente, a questão central deixa de ser simplesmente “o que a IA consegue escrever?” e passa a ser “o que o pesquisador consegue justificar?”.

Poderíamos seguir trazendo as milhares de fórmulas que aparecem por aí, mas prefiro questionar se uma IA pode corrigir um texto, sugerir títulos, reorganizar capítulos, resumir artigos, comparar conceitos e formular perguntas, para que serve a orientadora?

A pior resposta talvez seja transformar os orientadores e as orientadoras em fiscais da inteligência artificial. Não acredito que nosso principal papel seja tentar descobrir se determinada frase foi escrita pelo estudante ou por uma máquina. Tampouco considero produtivo construir a orientação acadêmica como uma competição entre orientador e ChatGPT. São funções diferentes.

A inteligência artificial pode sugerir. Pode reorganizar. Pode comparar. Pode resumir. Pode oferecer alternativas. Pode simular objeções. Pode ajudar a identificar inconsistências. Pode atuar como interlocutora em determinados momentos da escrita. A orientadora, entretanto, pode fazer perguntas que remetem à trajetória intelectual daquele pesquisador: Por que você escolheu isso? O que exatamente pretende compreender? Essa pergunta ainda representa sua inquietação inicial? O que mudou desde que você entrou no campo? Por que esse autor e não outro? Essa metodologia realmente permite responder ao seu problema? O que seus dados estão mostrando que você ainda não havia percebido? O que você encontrou que contrariou aquilo que esperava encontrar? Qual decisão você tomou e como consegue justificá-la?

E acrescento hoje mais algumas questões aos meus orientandos: O que a inteligência artificial sugeriu? O que você aceitou? O que você recusou? Por quê? Essa última pergunta talvez seja uma das mais importantes para a formação de pesquisadores em tempos de inteligência artificial. Não basta saber utilizar a ferramenta, é preciso desenvolver critérios para não aceitar aquilo que ela oferece, é preciso entender o que é pesquisar.

Sobre a autoria:

Glaucia da Silva Brito é professora Dra. Pesquisadora Sênior na Universidade Federal do Paraná atuando no programa de Pós-graduação em Educação (PPGE). Professora Dra. Pesquisadora no Centro Universitário UNINTER atuando no programa de Pós-Graduação em Educação e Novas Tecnologias (PPGENT). Pesquisadora, palestrante nos temas: Tecnologias na Educação, Educação a Distância, Formação dos professores, Inclusão Digital, Inteligência Artificial na Educação. Lider do Grupo de Estudos e Pesquisas Professor, Escolas e Tecnologias Educacionais (GEPPETE).

Como citar este artigo:

BRITO, Glaucia da Silva. A orientadora e a Inteligência Artificial: As Fórmulas Mágicas e a Formação dos Pesquisadores. Revista Docência e Cibercultura, setembro de 2026, online. ISSN: 2594-9004. Disponível em: https://www.e-publicacoes.uerj.br/re-doc/announcement/view/2207. Acesso em: DD mês. AAAA.

Editores/as Seção Notícias:

Edméa Santos, Felipe Carvalho, Frieda Maria Marti,  Marcos Vinícius Dias de Menezes e Mariano Pimentel