Este é um evento online
Carga horária total: 40 horas
O curso será desenvolvido por meio de 6 encontros síncronos ao vivo, totalizando 12 horas, e 28 horas de atividades práticas orientadas, individuais e independentes.
As atividades práticas serão realizadas pelos participantes de forma autônoma, fora dos horários dos encontros, com base em orientações, roteiros e exercícios disponibilizados durante o curso.
Período: 26 de novembro a 17 de dezembro de 2026.
Encontros ao vivo: 26/11, 03/12, 04/12, 10/12, 11/12 e 17/12, das 19h às 21h (horário de Brasília).
Descrição dos conteúdos abaixo!
VIP — Formação completa - Tenha acesso a todos os encontros ao vivo, gravações, e-book, biblioteca de prompts, materiais didáticos, modelos, checklists e atividades práticas complementares. Inclui certificado de 40 horas.
REGULAR — Participe da formação - Participe dos seis encontros ao vivo, acompanhe as demonstrações, desenvolva conhecimentos sobre IA aplicada à escrita científica e esclareça suas dúvidas. Inclui certificado de 12 horas e gravações mas não inclui os materiais exclusivos.
GRATUITA — Conheça o curso - Participe dos dois primeiros encontros ao vivo (26/11 e 03/12), conheça as possibilidades da IA na pesquisa e experimente a metodologia do curso. Sem gravações, materiais complementares ou certificado.
Metodologia
O curso combina exposições dialogadas, demonstrações ao vivo e oficinas práticas simultâneas. Durante os encontros, o professor compartilha a tela e apresenta, passo a passo, a utilização de ferramentas de Inteligência Artificial aplicadas à pesquisa e à escrita científica. Os participantes são convidados a reproduzir os procedimentos em seus próprios dispositivos, realizar exercícios orientados, comparar resultados e esclarecer dúvidas em tempo real.
Aula 1 — A ciência na era da Inteligência Artificial
Conteúdos:
Evolução da IA e sua incorporação à ciência.
Diferenças entre IA generativa, modelos de linguagem e ferramentas especializadas.
Principais ferramentas disponíveis para pesquisadores.
Possibilidades de aplicação nas diferentes etapas da pesquisa.
Limitações, alucinações, vieses e erros de informação.
O papel do pesquisador diante das novas tecnologias.
Atividade prática: testar uma ferramenta de IA com uma questão científica e avaliar criticamente a resposta.
Resultado esperado: compreender as possibilidades e os limites da IA na produção científica.
Aula 2 — Da ideia ao problema de pesquisa: IA como parceira intelectual
Conteúdos:
Exploração e delimitação de temas de pesquisa.
Identificação de problemas e perguntas científicas.
Construção de objetivos gerais e específicos.
Formulação de hipóteses e questões investigativas.
Uso da IA para explorar perspectivas teóricas.
Identificação preliminar de lacunas de conhecimento.
Cuidados com sugestões genéricas e falsas lacunas científicas.
Atividade prática: utilizar IA para desenvolver uma ideia inicial até chegar a uma pergunta de pesquisa, objetivos e justificativa preliminar.
Resultado esperado: produzir um esboço estruturado de uma proposta de pesquisa.
Aula 3 — Engenharia de prompts para pesquisadores
Conteúdos:
O que são prompts e como funcionam.
Anatomia de um bom prompt científico.
Contexto, papel, tarefa, restrições e formato de resposta.
Técnicas de elaboração e refinamento de prompts.
Prompts para leitura, interpretação e síntese de artigos.
Prompts para elaboração e revisão de textos científicos.
Encadeamento de comandos e construção de fluxos de trabalho.
Como avaliar e aperfeiçoar as respostas.
Atividade prática: construção de uma biblioteca pessoal de prompts para diferentes etapas da pesquisa.
Resultado esperado: dominar estratégias para utilizar ferramentas de IA de maneira mais eficiente e direcionada.
Aula 4 — Escrita e revisão científica com Inteligência Artificial
Conteúdos:
Estrutura dos principais gêneros científicos.
Organização de artigos, relatórios e trabalhos acadêmicos.
Construção de introduções e fundamentação teórica.
Organização das seções de metodologia, resultados e discussão.
Escrita de resumos e palavras-chave.
Revisão gramatical, clareza, coesão e precisão científica.
Aprimoramento de textos sem perda da identidade autoral.
Uso da IA para tradução e revisão de textos científicos em outros idiomas.
Atividade prática: revisão orientada de um trecho de manuscrito científico, comparando a versão original e a versão aprimorada com IA.
Resultado esperado: desenvolver critérios para utilizar IA na elaboração e revisão de textos científicos.
Aula 5 — Revisão bibliográfica, evidências e referências científicas
Conteúdos:
Estratégias de busca bibliográfica com apoio da IA.
Uso de palavras-chave, descritores e operadores de busca.
Ferramentas de descoberta e análise de publicações.
Leitura e síntese de artigos científicos.
Organização de matrizes de literatura.
Comparação de resultados e identificação de convergências e divergências.
Verificação de referências, DOI e citações.
Riscos de referências inexistentes e interpretações equivocadas.
Limites do uso da IA em revisões sistemáticas e de escopo.
Atividade prática: construção de uma matriz de análise bibliográfica utilizando artigos científicos reais.
Resultado esperado: organizar e analisar literatura científica com maior eficiência e rastreabilidade.
Aula 6 — Ética, integridade e publicação científica com IA
Conteúdos:
Autoria e responsabilidade científica.
Transparência e declaração do uso de IA.
Plágio, originalidade e direitos autorais.
Proteção de dados e confidencialidade.
Uso de IA em pesquisas com seres humanos.
Políticas de periódicos científicos.
Orientações do CNPq, CAPES, UNESCO, COPE, ICMJE e Wiley.
Preparação de manuscritos para submissão.
Respostas a pareceristas e revisão por pares.
Construção de um protocolo pessoal de uso responsável da IA.
Atividade prática: elaborar uma declaração de uso de IA e um protocolo de boas práticas para a própria pesquisa.
Resultado esperado: estabelecer critérios para utilizar IA de maneira ética, transparente e compatível com as exigências científicas e editoriais.
