Grandes Modelos de Linguagem e Análise de Coocorrência de Palavras-chave para o Delineamento do Escopo de Projetos de Pesquisa no Ensino Superior

Autor: Rafael Antunes dos Santos

Data: 25/08/2025

Horário: 14:00

Local: Modalidade híbrida

Orientador: Prof. Dr. Eliseo Berni Reategui

Banca Examinadora:

  • Prof.ᵃ Dr.ᵃ Gabriela Trindade Perry (PPGIE);
  • Prof.ᵃ Dr.ᵃ Alexandra Lorandi (UFRGS);
  • Prof.ᵃ Dr.ᵃ Elisa Boff (UCS).

Resumo: Este projeto de tese investiga como a avaliação automatizada do delineamento do escopo de projetos de pesquisa pode apoiar estudantes do ensino superior na definição de palavras-chave representativas de seus campos de estudo. O delineamento do escopo é uma etapa essencial na construção de projetos acadêmicos, pois define os limites conceituais, metodológicos e temáticos da investigação. No entanto, muitos estudantes enfrentam dificuldades nessa tarefa, especialmente no que se refere à formulação de estratégias de busca bibliográfica eficazes. Para enfrentar esse desafio, propõe-se a integração de duas abordagens complementares: os grandes modelos de linguagem (Large Language Models – LLMs), que oferecem feedback textual automatizado, e a análise de coocorrência de palavras-chave, que permite visualizar relações semânticas entre termos extraídos de bases científicas. A pesquisa adota metodologia qualitativa e exploratória, estruturada em quatro fases: levantamento teórico, desenvolvimento de uma ferramenta computacional, aplicação em contextos educacionais e análise dos resultados. A ferramenta concebida integra visualização de grafos de coocorrência e sugestões automatizadas de palavras-chave com base em LLMs, mediando a reflexão dos estudantes sobre o foco e a consistência conceitual de suas propostas. O estudo fundamenta-se em três modelos teóricos: o modelo cognitivo de escrita de Flower e Hayes, o modelo de comportamento de uso da informação de Wilson e o modelo de busca exploratória de Vakkari. Dois estudos preliminares demonstraram a efetividade da abordagem na mediação da busca informacional e na reavaliação do escopo pelos estudantes. Os resultados indicam que a combinação entre coocorrência de palavras e inteligência artificial generativa pode aprimorar práticas pedagógicas no ensino superior, ao fomentar o pensamento crítico, a autonomia investigativa e a construção de vocabulários científicos mais precisos. A pesquisa contribui com subsídios metodológicos para o uso educacional de tecnologias emergentes e reforça a importância da mediação no processo de formação acadêmica.

Palavras-chave: Análise de Coocorrência de Palavras; Inteligência Artificial Generativa; Grandes Modelos de Linguagem; Escopo de Pesquisa; Ensino Superior.