Baixar para ler offline
template de plágio e inteligência artificial
- 1. Plágio e InteligênciaArtificial na Escrita Acadêmica Desafios e Orientações para a Integridade Acadêmica Nome do Apresentador Data da Apresentação
- 2. Sumário • Introdução aoPlágio Acadêmico • Consequências do Plágio • Ferramentas Tradicionais de Detecção • Introdução à IA na Escrita • Usos Legítimos da IA na Escrita Acadêmica • Problemas Éticos da IA na Escrita Acadêmica • Detecção de Conteúdo Gerado por IA • Políticas Institucionais • Boas Práticas para Uso Ético da IA • Estudo de Caso • Futuro da Escrita Acadêmica com IA • Recursos e Ferramentas Recomendadas
- 3. Introdução ao PlágioAcadêmico • Definição: Apropriação de conteúdos de outras pessoas, tratando-os como seus • Tipos de Plágio: • • Plágio Direto: Cópia de trechos ou partes inteiras sem citação • • Plágio Indireto: Paráfrase sem citação ou contribuição original • • Autoplágio: Reutilização do próprio trabalho sem citação • • Plágio de Mídia: Uso não autorizado de imagens, vídeos e outros materiais • Estatística: 51% dos estudantes continuariam a usar ferramentas de IA generativas, mesmo se fossem proibidas (EditVerse, 2025)
- 4. Consequências do Plágio •Consequências Acadêmicas: • • Nota zerada em trabalhos • • Possível perda do diploma • • Exclusão de programas de pós-graduação • • Perda de bolsas de estudo • Consequências Legais: • • Multas (Lei 9.610, de 19 de fevereiro de 1998) • • Penas como detenção e reclusão (Código Penal) • Impacto na Reputação: • • Perda de credibilidade no meio acadêmico • • Danos à reputação profissional
- 5. Ferramentas Tradicionais deDetecção de Plágio • Software de Detecção: • • Turnitin • • Copyscape • • Plágio.net • • Grammarly • Métodos Utilizados pelos Professores: • • Análise de estilo de escrita • • Verificação de fontes • • Comparação com trabalhos anteriores • Limitações: • • Dificuldade em detectar paráfrases bem elaboradas • • Falsos positivos em citações legítimas • • Acesso limitado a bases de dados
- 6. Introdução à IAna Escrita • O que é IA Generativa: • • Sistemas que podem criar conteúdo original baseado em padrões aprendidos • • Utiliza modelos de linguagem treinados em vastos conjuntos de dados • Principais Ferramentas de IA para Escrita: • • ChatGPT (OpenAI) • • Bard (Google) • • Claude (Anthropic) • • Jasper AI • • Writesonic • Como Funcionam os Modelos de Linguagem: • • Processamento de Linguagem Natural (PLN) • • Predição de próximas palavras baseada em contexto • • Capacidade de imitar estilos de escrita humana
- 7. Usos Legítimos daIA na Escrita Acadêmica • Brainstorming e Geração de Ideias: • • Exploração de diferentes ângulos para um tema • • Superação de bloqueios criativos • Revisão e Edição: • • Verificação gramatical e estilística • • Sugestões para melhorar clareza e coesão • Organização de Conteúdo: • • Criação de estruturas e esboços • • Organização lógica de argumentos • Tradução e Adaptação Linguística: • • Auxílio na tradução de textos acadêmicos • • Adaptação de terminologia técnica
- 8. Problemas Éticos daIA na Escrita Acadêmica • Autoria e Atribuição: • • Dificuldade em determinar a contribuição humana vs. IA • • Questões sobre quem deve ser creditado como autor • Originalidade do Pensamento: • • Risco de homogeneização do pensamento acadêmico • • Perda da voz e estilo individuais • Desenvolvimento de Habilidades Próprias: • • Dependência excessiva pode prejudicar o desenvolvimento de habilidades de escrita • • Impacto no pensamento crítico e na capacidade analítica • Equidade e Acesso às Ferramentas: • • Desigualdade entre estudantes com e sem acesso a ferramentas avançadas de IA • • Questões sobre privilégio tecnológico
- 9. Detecção de ConteúdoGerado por IA • Ferramentas Atuais de Detecção: • • QuillBot AI Detector • • Grammarly's AI Content Detector • • TrackingGPT (99,91% de precisão para conteúdo ChatGPT) • • Smodin • Características do Texto Gerado por IA: • • Padrões linguísticos específicos • • Ausência de erros comuns em escrita humana • • Consistência estilística excessiva • Limitações da Detecção: • • Precisão variável (33% a 81% segundo EditVerse, 2025) • • Falsos positivos e falsos negativos • • Evolução constante dos modelos de IA dificulta a detecção
- 10. Políticas Institucionais • Tendênciasnas Políticas Universitárias: • • Definição de regras específicas para uso de IA • • Integração de ferramentas de detecção no currículo • • Treinamento de professores para identificação de conteúdo gerado por IA • Exemplos de Diretrizes Existentes: • • Declaração obrigatória do uso de IA em trabalhos • • Limitação do uso de IA em determinados tipos de avaliação • • Penalidades específicas para uso não declarado de IA • Adaptação das Políticas à Era da IA: • • Revisão contínua das políticas conforme evolução tecnológica • • Abordagem equilibrada entre inovação e integridade acadêmica
- 11. Boas Práticas paraUso Ético da IA • Transparência no Uso: • • Declarar quando e como a IA foi utilizada • • Especificar a ferramenta e o propósito do uso • Citação Adequada: • • Citar corretamente as fontes, mesmo quando processadas por IA • • Reconhecer a contribuição da IA no processo • Uso como Ferramenta Complementar: • • Utilizar a IA como assistente, não como substituta do pensamento crítico • • Manter a voz e perspectiva próprias no trabalho final • Verificação de Informações: • • Confirmar a precisão das informações geradas por IA • • Não confiar cegamente no output da IA sem verificação
- 12. Estudo de Caso •Cenário 1: Uso Ético • • Estudante utiliza IA para brainstorming inicial • • Desenvolve ideias próprias a partir das sugestões • • Declara o uso da ferramenta na metodologia • • Verifica todas as informações em fontes confiáveis • Cenário 2: Uso Antiético • • Estudante submete texto gerado integralmente por IA • • Não realiza edições significativas ou contribuições próprias • • Omite o uso da ferramenta • • Não verifica a precisão das informações • Análise Comparativa: • • Discussão sobre impacto no aprendizado • • Consequências para avaliação e desenvolvimento acadêmico
- 13. Futuro da EscritaAcadêmica com IA • Tendências Emergentes: • • Integração crescente de IA no processo de escrita acadêmica • • Desenvolvimento de ferramentas específicas para contexto acadêmico • • Evolução dos modelos para maior precisão em conteúdo científico • Possíveis Desenvolvimentos Tecnológicos: • • IA especializada em disciplinas específicas • • Ferramentas de verificação de fatos integradas • • Sistemas de colaboração humano-IA mais sofisticados • Adaptação do Meio Acadêmico: • • Reformulação de métodos de avaliação • • Foco em habilidades que a IA não pode substituir • • Novas definições de originalidade e contribuição acadêmica
- 14. Recursos e Ferramentas Recomendadas •Guias de Citação: • • ABNT (Associação Brasileira de Normas Técnicas) • • APA (American Psychological Association) • • MLA (Modern Language Association) • Ferramentas de Verificação: • • Turnitin (verificação de plágio tradicional) • • GPTZero (detecção de conteúdo gerado por IA) • • Copyleaks (verificação combinada) • Recursos Educacionais: • • Cursos sobre integridade acadêmica • • Workshops sobre uso ético de IA • • Guias institucionais sobre boas práticas
- 15. Conclusão • Resumo dosPontos Principais: • • O plágio acadêmico inclui agora o uso não declarado de IA • • Ferramentas de IA oferecem benefícios quando usadas eticamente • • A detecção de conteúdo gerado por IA ainda enfrenta desafios técnicos • Mensagens-Chave: • • Transparência é fundamental no uso de IA na escrita acadêmica • • O equilíbrio entre inovação tecnológica e integridade acadêmica é possível • • A responsabilidade final pelo conteúdo é sempre do autor humano • Reflexão Final: • • A IA não substitui o pensamento crítico e a originalidade • • O futuro da academia depende de como integramos eticamente estas ferramentas
- 16. Referências • UniFOA. (2024).Afinal, o que é plágio acadêmico? Entenda agora! Recuperado em 28 de maio de 2025, de https://www.unifoa.edu.br/o-que-e-plagio-academico- entenda-agora/ • EditVerse. (2025). Navegando na detecção de conteúdo gerado por IA na academia. Recuperado em 28 de maio de 2025, de https://editverse.com/pt/navegando-na-detec%C3%A7%C3%A3o-de-conte %C3%BAdo-gerado-por-IA-na-academia-2025/ • BrainPod AI. (s.d.). Como a IA Está Transformando a Escrita? Explorando a Ética e o Impacto da Inteligência Artificial na Escrita. Recuperado em 28 de maio de 2025, de https://brainpod.ai/pt/como-a-ia-esta-transformando-a-escrita-explorando-a- etica-e-o-impacto-da-inteligencia-artificial-na-escrita/ • Lei nº 9.610, de 19 de fevereiro de 1998. Altera, atualiza e consolida a legislação sobre direitos autorais e dá outras providências. Recuperado de http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/l9610.htm
- 17. Perguntas? Nome do Apresentador E-mail:contato@exemplo.com Instituição