LETRAMENTOS ACADÊMICOS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: ANALISANDO A SIMULAÇÃO DA COMPREENSÃO DO ARTIGO ACADÊMICO POR MEIO DO CHATGPT

Silva, Danielly Thaynara da Fonseca

doi:10.5007/1518-2924.2025.e103500

RESUMO

Objetivo: A inteligência artificial (IA) tem permeado vários contextos, inclusive o acadêmico, gerando debates sobre suas potencialidades e limitações neste domínio. O objetivo deste estudo é analisar as principais características das respostas geradas pela ferramenta ChatGPT a questionamentos sobre a composição de artigos acadêmicos.

Método: Este estudo utiliza uma abordagem descritiva e exploratória, centrada em consultas ao ChatGPT. Para tal, cinco prompts sequenciais foram colocados em português (brasileiro) e inglês, aumentando gradativamente a complexidade linguística.

Resultado: Após análise, o ChatGPT demonstra proficiência na síntese de informações e na articulação de respostas que aderem às convenções acadêmicas, mostrando sua utilidade como auxílio à pesquisa. No entanto, revelaram uma predominância do modelo baseado em habilidades, que enfatiza a técnica e a estrutura formal dos artigos, como a clareza na organização e a rigorosidade metodológica, mas careceu de uma abordagem que contemplasse as dimensões sociais e identitárias da escrita.

Conclusões: Embora as orientações oferecidas pelo ChatGPT sejam úteis para entender a elaboração de artigos acadêmicos, é crucial que os usuários desenvolvam uma compreensão crítica das práticas de escrita, reconhecendo a importância dos letramentos acadêmicos como uma lente essencial para interpretar e construir conhecimento no contexto acadêmico.

PALAVRAS-CHAVE:
Letramentos acadêmicos; Artigo acadêmico; Inteligência Artificial; ChatGPT.

ABSTRACT

Objective: Artificial intelligence (AI) has permeated various contexts, including academia, sparking debates about its potential and limitations in this context. This study aims to analyze the main characteristics of responses generated by the ChatGPT tool when prompted with questions about the composition of academic articles.

Methods: Adopting a descriptive and exploratory approach, this study focuses on interactions with ChatGPT. Five sequential prompts, presented in both Brazilian Portuguese and English, were designed to progressively increase in linguistic complexity.

Results: The analysis revealed that ChatGPT exhibits proficiency in synthesizing information and producing responses that align with academic conventions, highlighting its utility as a research support tool. However, the responses predominantly reflected a skills-based model, emphasizing technical aspects and the formal structure of academic writing such as organizational clarity and methodological rigor-while neglecting the social and identity dimensions of academic authorship.

Conclusions: While the guidance provided by ChatGPT is valuable for understanding the technical aspects of academic article composition, it is essential for users to cultivate a critical awareness of writing practices. Recognizing the role of academic literacies is crucial for interpreting and constructing knowledge within the academic landscape.

KEYWORDS:
Academic literacies; Academic article; Artificial Intelligence; ChatGPT.

1 INTRODUÇÃO

As tecnologias de Inteligência Artificial (IA) e de aprendizagem de máquina desenvolveram-se rapidamente e começara a ser utilizadas em muitos campos nos últimos anos, ocupando um lugar importante, de certa forma, entre as tecnologias em desenvolvimento (Nguyen et al., 2023; O’Connor, 2022). Essas tecnologias podem criar resultados ou textos semelhantes aos produzidos pelos humanos, assim como também podem, no cenário otimista, reduzir significativamente a energia e o tempo das pessoas (Túnez-López; Toural-Bran; Cacheiro-Requenjo, 2018; Beckett, 2019). Em termos conceituais, Beckett (2019) defende que a IA abrange geralmente um conjunto de tecnologias com a capacidade de executar tarefas que requerem inteligência humana. Nesse sentido, a IA é uma simulação da inteligência humana em máquinas programadas para pensar e agir como humanos. Dentre as subáreas dessas tecnologias estão a aprendizagem da máquina, a aprendizagem supervisionada, a aprendizagem não-supervisionada, a geração da linguagem natural e o processamento de linguagem natural (Noain-Sánchez, 2022).

Dentre as tecnologias de IA para entender as entradas do usuário de uma forma natural, similar ao humano, está o Chatbot¹ de IA. Os Chatbots de IA são projetados para conversar com humanos usando Programação Neurolinguística² para entender e responder às palavras e interesses dos usuários (O’Connor, 2022). Dentre os Chatbots baseados em texto, está o Chat Generative Pretrained Transformer (ChatGPT) compreendido como um Grande Modelo de Linguagem³ treinado pela OpenAI⁴. O ChatGPT faz parte da série de modelos GPT lançada pela OpenAI, o primeiro modelo GPT, conhecido como GPT-1, foi introduzido em 2018 e, desde então, tem sido amplamente utilizado e analisado em diversos artigos, patentes e serviços ao redor do mundo.

Em 2019, a OpenAI lançou o GPT-2; no entanto, os dados completos desse modelo não foram divulgados em função do seu potencial de uso indevido. Em 2020, a OpenAI apresentou o GPT-3.5, que se destaca como o maior e mais avançado modelo de linguagem desenvolvido pela organização. O ChatGPT, por sua vez, é uma versão desse modelo GPT-3.5, funcionando como um chatbot treinado pela OpenAI. Nesse contexto, o ChatGPT representa um modelo de linguagem capaz de aprender a partir de uma vasta quantidade de dados, fornecendo respostas que se adequam à linguagem humana.

Pela capacidade de fornecer respostas, o uso de tecnologia de IA como o ChatGPT em áreas como pesquisa acadêmica, educação e acesso ao conhecimento aumenta significativamente. Dentre as funcionalidades, então, tradução de idiomas, resumo de documentos, inferência, sistemas de perguntas e respostas e modelagem de linguagem (Beckett, 2019). Para além das potencialidades, existem as implicações éticas de uso de IA para a produção do conhecimento e a autoria de textos acadêmicos (Thorp, 2023), inclusive no campo dos Letramentos Acadêmicos, sobrepondo mais uma camada de complexidade ao já imbricado contexto de significação das práticas e dos eventos de leitura e escrita acadêmica.

Com base no contexto atual envolvendo a Inteligência Artificial e seu impacto no universo acadêmico, esta pesquisa busca responder: Como as respostas geradas pela ferramenta ChatGPT a consultas sobre artigos acadêmicos dialogam com os letramentos acadêmicos? Para tal, adotou-se como objetivo geral analisar as principais características das respostas geradas pela ferramenta ChatGPT a questionamentos sobre a composição de artigos acadêmicos. Enquanto os objetivos específicos: I) Identificar as características predominantes das respostas geradas pelo ChatGPT sobre a definição, estrutura e composição de artigos acadêmicos; II) compreender de que maneira as respostas do ChatGPT refletem ou se alinham aos diferentes modelos de letramentos acadêmicos (habilidades, socialização e práticas sociais), identificando suas limitações e potencialidades no apoio à formação acadêmica.

Este estudo utiliza uma abordagem descritiva e exploratória, centrada em consultas ao ChatGPT. Foram elaborados cinco prompts sequenciais em português (brasileiro). Cada prompt é projetado para testar a capacidade do ChatGPT de gerar respostas relevantes sobre a definição, a composição e a produção de artigos acadêmicos. A metodologia envolve a coleta e análise das respostas geradas, permitindo a avaliação da eficácia da ferramenta na produção de conteúdo acadêmico e a identificação de suas principais características e limitações.

2 LETRAMENTOS ACADÊMICOS

Os letramentos acadêmicos emergiram como um campo de estudo no final da década de 1990, desafiando visões tradicionais que viam a escrita dos alunos apenas como uma deficiência e propondo novas formas de entender a comunicação acadêmica (Lillis; Tuck, 2015; Hilsdon; Malone; Syska, 2019). O trabalho pioneiro de Lea e Street em 1998 foi fundamental ao introduzir o conceito de "letramentos acadêmicos", o que levou a importantes avanços teóricos e práticos em várias áreas (Hilsdon; Malone; Syska, 2019). Nessa pesquisa inaugural, Lea e Street (1998) identificaram três modelos orientadores de ensino da escrita acadêmica: o modelo baseado em Habilidades, o modelo de Socialização Acadêmica e o modelo de Letramentos acadêmicos (Lea; Street, 1998). O modelo baseado em habilidades, conforme Lea e Street (1998), foca nos aspectos técnicos da escrita, como ortografia e gramática, e considera a escrita como uma habilidade que pode ser desenvolvida e transferida entre diferentes contextos. No entanto, esse modelo tende a abordar a escrita de uma forma mais superficial e técnica, sem levar em consideração as complexidades contextuais e sociais da produção acadêmica.

O modelo de socialização acadêmica, que, por representar a “aculturação” em discursos e gêneros, situa-se em um lugar de relativo aprofundamento dos elementos mais contextualizados da escrita de textos em disciplinas e em áreas de conhecimento. Para Lea e Street (1998, 2014), esse modelo se fundamenta na Psicologia Social, na Antropologia e no Construtivismo, e envolve a figura do professor e/ou tutor, sendo visto como essencial na inserção do discente em novas práticas de escrita de gêneros típicos dessa esfera de atividade. O processo de familiarização de estudantes universitários com novos gêneros envolve o modelo de habilidades, uma vez que as habilidades específicas de escrita são exploradas de acordo com o contexto.

No entanto, o modelo de socialização possui certas limitações, dentre as quais citamos duas: primeiro, parte-se da compreensão de que a cultura escrita é homogênea, de modo que o estudante, ao aprender determinadas normas de composição de um gênero, pode utilizá-las em toda a instituição; segundo, embora reconheça as distinções entre os textos por disciplina e por área de conhecimento, o modelo não problematiza as relações de poder, em âmbito institucional, que subjazem à produção de tais textos e que, portanto, repercutem na construção desses textos (Lea; Street, 1998).

Enquanto o modelo de letramentos acadêmicos, que, por problematizar as relações de sentido, de poder e de identidade do modelo habilidades de estudo e de socialização acadêmica em eventos de produção e de recepção de textos, situa-se em um lugar mais amplo e abrangente. Conforme Lea e Street (1998, 2014), esse modelo fundamenta-se em aportes teóricos advindos da Antropologia, das Teorias Socioculturais e da Linguística Aplicada, logo compreende os letramentos como práticas sociais. Não exclui os modelos anteriores, mas defende uma perspectiva mais ampla que contempla os encontros e desencontros envolvidos na escrita de textos em âmbito institucional. Com isso, o enfoque se distancia de uma visão unicamente centralizada e reducionista do texto e do sujeito e se aproxima de uma postura mais descentralizada e ampla que contempla também questões epistemológicas complexas, dinâmicas e situadas em processo constante de negociação de poder e de constituição identitária.

Zavala (2010) reforça a caracterização dos letramentos acadêmicos como um fenômeno que está entrelaçado com aspectos epistemológicos, identitários e poder. O primeiro refere-se às formas de construção do conhecimento acadêmico que se constituem a partir de diversas vozes; pela impessoalidade discursiva dos textos produzidos; pela narrativa lógica da construção do conhecimento; o segundo refere-se às formas de se sentir pertencente ao contexto acadêmico, que se configuram pela aquisição de práticas discursivas e pelo constante conflito com o processo de apropriação do discurso acadêmico; o terceiro refere-se às diferentes frentes ideológicas e de poder ecoadas pela instituição, pelo professor e pelo aluno, e configura-se pela produção do letramentos acadêmicos no marco das relações geopolíticas; pelo conflito entre as vozes ouvidas e as vozes marginalizadas; pela tendência de uniformizar e homogeneizar as práticas acadêmicas.

Partimos da compreensão de que o modelo dos letramentos acadêmicos encapsula os demais modelos (Lea; Street, 1998). Por esse ângulo, identificamos esses modelos a partir da análise das respostas sinalizadas pelo ChatGPT, o que, possivelmente, revela pistas que, ora podem estar associados a um modelo; ora a outro. No caso desta pesquisa, esses modelos são úteis porque, ao explorar as maneiras pelas quais a ferramenta de IA define e caracteriza o gênero artigo acadêmico, é possível explorar a que abordagens de ensino de escrita estão ligadas.

3 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: CHATGPT E O UNIVERSO ACADÊMICO

O ChatGPT, após ser lançado ao público oficialmente no dia 30 de novembro de 2022, atraiu a atenção de mais de um milhão de usuários em apenas uma semana e recebeu cobertura significativa da mídia⁵. Para Aljanabi (2023), o sucesso demonstra que a ferramenta é um dos desenvolvimentos mais empolgantes no campo da IA. Rudolpho, Tan e Tan (2022) indicam que o ChatGPT é considerado o modelo de linguagem mais avançado já criado, enquanto Heaven (2020) defende que é o mais forte entre os chatbots. Nesse cenário otimista, alguns especialistas acreditam que ele pode substituir o Google e se tornar o melhor mecanismo de busca do mundo em poucos anos (Friedman, 2022). Segundo Manjoo (2020), a capacidade de escrita das máquinas estão se desenvolvimento de uma forma exponencial, ao ponto de confundir identificadores de uso de IA.

Em termos de usabilidade, o ChatGPT foi projeto para tornar a interação entre humanos e IA mais natural, podendo gerar respostas significativas para perguntas (Borji, 2023; Brown et al., 2020; Liu et al., 2021; Aydin; Karaarslan, 2023). A ferramenta é sofisticada, uma vez que consegue executar tarefas mais complexas como orientar problemas de produtividade, bem como tarefas simples como responder a perguntas básicas e escrever cartas de agradecimento (Liu et al., 2021). Outra função do ChatGPT é a sua capacidade de ser usada como um mecanismo de busca, esse recurso, conforme Aydin e Karaarslan, (2023), permite que as perguntas sejam respondidas com informações contextualmente relevantes. Em estudos recentes, desenvolvidos por Aljanabi et al. (2023), Hammad (2023), O’Connor (2022), mostraram que o ChatGPT consegue, por alguns momentos, entender as intenções por trás de uma pergunta e fornecer aos usuários as informações de que precisam de forma mais objetiva e clara.

Nos últimos anos, o uso do ChatGPT aumentou significativamente em vários setores, uma vez que a integração de visão computacional e tecnologias robóticas permitem o desenvolvimento de sistemas baseados em conversação (Aljanabi, 2023). Segundo Mijwil et al. (2023) melhores algoritmos de treinamento e conjuntos de dados são fundamentais para ampliar o desenvolvimento do modelo de linguagem. A personalização e a customização por meio da aprendizagem com as interações do usuário e preferências individuais tornam o ChatGPT com potencial distinto (Aljanabi, 2023). Por esse ângulo, à medida que a ferramenta interage com informações, ela pode apresentar sua linguagem, tom e estilo para produzir respostas mais personalizadas e precisas. Dessa forma, ferramentas novas de IA ou atualizações das existentes exigem uma análise aprofundada para compreender as informações, principalmente no âmbito acadêmico.

Diante de todas essas funcionalidades, o ChatGPT ocupou o lugar de uma ferramenta que pode ser útil na condução de pesquisas e na preparação de textos acadêmicos. Na tabela abaixo, são descritas as diversas funcionalidades e impactos do ChatGPT no âmbito acadêmico, com base em pesquisas recentes.

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Tabela 1
Principais pontos sobre as funcionalidades e o impacto do ChatGPT

Segundo Zhai (2022) e Zhai (2023), a ferramenta tem a capacidade de entender e responder a várias entradas de linguagem natural, caso tenha sido treinada em um grande corpus de dados de textos. Aljanabi et al. (2023), o ChatGPT possibilita economia significativa de tempo e esforço aos pesquisadores, ajudando com tarefas de criar resumos de artigos, identificar pontos-chave e fornecer citações. Além disso, pode criar ou revisar vários tipos de textos, incluindo artigos científicos, ensaios, teses, fornecendo feedback sobre gramática, estilo ou consistência das ideias. Nguyen et al. (2023) destaca que o ChatGPT também serve como uma ferramenta significativa para ensino e aprendizagem, auxiliando os alunos a compreender e resumir textos complexos e gerar sugestões. Outro ponto forte notável do ChatGPT é sua capacidade de facilitar a criação de conteúdo gerando novos textos, agilizando o processo criativo (O’Connor, 2022; Mijwil; Aljanabi, 2023). Le (2023) sugere que os acadêmicos podem colaborar com a IA fornecendo prompts detalhados para gerar parágrafos individuais que podem ser combinados posteriormente em documentos coesos. No entanto, o uso generalizado do ChatGPT também levantou preocupações entre alguns acadêmicos sobre o risco de deslocamento de empregos no futuro (Aljanabi et al., 2023; O’Connor, 2022; Mijwil; Aljanabi, 2023).

Apensar dessas inúmeras possibilidades para a pesquisa, a escrita e a revisão, muitos pesquisadores apontam que o ChatGPT não pode substituir a inteligência e a criatividade humana e não tem a capacidade de conduzir pesquisas científicas originais por conta própria (Castillo-Gonzalez, 2022; Pavlik, 2023). Nguyen et al. (2023) acrescenta que a ferramenta carece de capacidade de raciocínio sistemático para informações precisas, isso exige a necessidade da verificação pelo usuário (Aljanabi, 2023).

O uso do ChatGPT em pesquisas acadêmicas levanta preocupações éticas significativas, particularmente em relação aos vieses inerentes ao modelo (Rodrigues; Brandão; Trivelato, 2024). Como a ferramenta é treinada principalmente em dados provenientes de contextos ocidentais, predominantemente eurocêntricos e norte-americanos, pode refletir as perspectivas culturais, sociais e éticas prevalentes nessas regiões. Esse viés pode se manifestar de várias maneiras, como a priorização de pontos de vista ocidentais, a sub-representação de sistemas de conhecimento não ocidentais e o reforço de estereótipos sobre grupos marginalizados (Silva, 2023). Estudos mostraram que modelos de IA podem perpetuar vieses de gênero, frequentemente associando certas profissões a gêneros específicos, ou exibir viés racial no uso e conteúdo da linguagem (Aljanabi et al., 2023; O’Connor, 2022; Mijwil; Aljanabi, 2023).

Quando os pesquisadores utilizam o ChatGPT, conforme Santos et al. (2024) e Souza et al. (2023) há o perigo de que esses vieses possam moldar sutilmente o enquadramento das questões de pesquisa, a análise de dados ou a interpretação dos resultados, potencialmente levando a descobertas distorcidas que não levam em conta diversas perspectivas globais. Tal viés pode impactar diretamente a compreensão de conceitos fundamentais, como a estrutura e a função de um artigo acadêmico, promovendo abordagens que não refletem a diversidade de tradições acadêmicas globais. Diante disso, a necessidade de pesquisas como esta, uma vez que é fundamental analisar criticamente como o ChatGPT compreende e responde a consultas sobre artigos acadêmicos. Ao investigar essas respostas, busca-se verificar se a ferramenta reflete uma abordagem plural e equitativa dos letramentos acadêmicos ou se reproduz um entendimento restrito e potencialmente distorcido dessas práticas.

4 METODOLOGIA

Esta pesquisa trata-se de um estudo descritivo e exploratório, baseado em consultas à ferramenta ChatGPT - 4º mini⁶ sobre o gênero Artigo Acadêmico. As consultas foram feitas em 10 de setembro de 2024, utilizando a versão atualizada em 13 de julgo de 2024 (GPT 4º mini), e disponibilizada gratuitamente. Para a consulta, foram construídas 5 prompts (em formato de perguntas), feitas em sequência individualmente, nas línguas portuguesa (Brasil) e inglesa, com níveis de complexidade linguísticas crescentes:

PROMPT 1 - Qual é a definição de um artigo acadêmico e o que o distingue de outros gêneros acadêmicos?
PROMPT 2 - Qual é a origem do artigo acadêmico?
PROMPT 3 - Para que serva o artigo acadêmico?
PROMPT 4 - Qual é a estrutura de um artigo acadêmico?
PROMPT 5 - Como elaborar um artigo acadêmico?

Os prompts elaborados foram construídos com o objetivo de investigar a capacidade da ferramenta ChatGPT de fornecer respostas claras e estruturadas sobre a composição de artigos acadêmicos. O primeiro prompt busca identificar a definição e os elementos que diferenciam o artigo acadêmico de outros gêneros, visando verificar se a ferramenta reconhece as peculiaridades. O segundo questiona a origem do artigo, estimulando a resposta sobre o contexto histórico e acadêmico de seu desenvolvimento. O terceiro pergunta pela finalidade do artigo, o que permite analisar como o ChatGPT compreende seu papel na produção e disseminação do conhecimento. O quarto prompt foca na estrutura, um elemento fundamental para avaliar a capacidade da ferramenta de listar e explicar componentes como introdução, metodologia, resultados, etc. Finalmente, o último prompt questiona sobre a elaboração do artigo, explorando as etapas sugeridas pela IA para a construção desse gênero. Dessa forma, os prompts foram pensados para fornecer um panorama abrangente do entendimento da ferramenta sobre o artigo acadêmico.

As respostas foram compiladas na íntegra em um arquivo Word, intitulado de ARTIGO ACADÊMICO, e, em seguida, foram submetidas à análise do software de detecção de plágio Plagius⁷, para verificação da originalidade e o uso de Inteligência Artificial do texto gerado pela ferramenta (Figura 1).

Figura 1
Print de tela do arquivo em Word no software Plagius⁸

As respostas foram copiadas na íntegra e, em seguida, analisadas através de técnica de análise de conteúdo, estruturada em quatro etapas subsequentes: organização da análise, codificação, categorização e inferências. A organização da análise incluiu o planejamento e as estratégias para o levantamento de dados, assim como exploração do material coletado. Na etapa seguinte, o material foi codificado e categorizado, a partir dos tópicos identificados nas respostas fornecidas pela ferramenta. Por fim, passou-se às inferências e à identificação dos elementos constitutivos, presentes em cada resposta gerada pela ferramenta ChatGPT. Nessa etapa, os resultados foram comparados quanto à abrangência das respostas geradas em cada língua, quanto às características e elementos constitutivos presentes nos resultados gerados a partir do uso de cada um dos prompts empregados.

A análise dos dados gerados pela ferramenta ChatGPT foi realizada com base na técnica de análise de conteúdo proposta por Bardin (1977, 2009). Esse método permitiu estruturar a análise em etapas sistemáticas: organização do material, codificação das respostas em unidades temáticas, categorização dos conteúdos em eixos analíticos e a realização de inferências e interpretações. Essa abordagem possibilitou identificar os elementos constitutivos das respostas fornecidas pela ferramenta, destacando como elas dialogam com os modelos de letramentos acadêmicos e revelam tanto suas potencialidades quanto limitações no contexto da escrita acadêmica.

A pesquisa adota uma triangulação de abordagens que conecta metodologia, referencial teórico e o objeto de estudo. Metodologicamente, o uso dos prompts incrementais, análise de conteúdo e a verificação da originalidade via software Plagius fortalece a credibilidade dos dados. Teoricamente, articula-se o conceito de letramentos acadêmicos, abordando modelos baseados em habilidades, socialização e práticas sociais, com a análise do impacto da Inteligência Artificial no universo acadêmico, especialmente por meio do ChatGPT. Essa integração permite uma análise crítica que não apenas avalia o desempenho técnico da IA, mas também explora como a ferramenta interage com práticas sociais e identitárias de produção de conhecimento, estabelecendo um diálogo relevante entre tecnologia e educação.

5 RESULTADOS E DICUSSÃO

A análise dos resultados obtidos a partir das perguntas feitas ao ChatGPT sobre o artigo acadêmico destaca clareza e objetividade das respostas, organização lógica do conteúdo e o uso de uma linguagem acessível, ainda que técnica. Além disso, as respostas seguem uma estrutura consistente, refletindo o formato acadêmico, com explicações atualizadas que abordam o estado da arte da literatura sobre o tema. Com relação à originalidade do texto gerado pelo ChatGPT, o relatório de análise pelo software Plagius identificou, de uma forma feral, um índice de 14,59% de similaridades (Figura 2). No entanto, quando analisadas tais similaridades, foi possível observar trechos de cinco a seis palavras em sequências, incluindo repetições, tais como: “apresenta os dados obtidos durante a pesquisa”, “com a literatura existente, explicando suas implicações”; “sugerindo possíveis direções para pesquisas futuras”. Não foi identificado frase ou parágrafo inteiro similar a outra pesquisa ou texto.

Figura 2
Relatório do software Plagius

Figura 3
Print de tela do primeiro prompt

Figura 4
Print de tela do segundo prompt

Figura 5
Print de tela do terceiro prompt

Figura 6
Print de tela do terceiro prompt

Figura 7
Print de tela do quarto prompt

A detecção de um percentual de 84,32% de texto gerado por IA sugere que uma parte significativa do conteúdo analisado apresenta características alinhadas aos padrões típicos de escrita automatizada. Esse novo recurso do software Plagius⁹, inserido em 2022, é baseado no reconhecimento de padrões de escrita, que envolve a avaliação de diversos critérios. Primeiramente, a estrutura frasal é um aspecto crucial; a análise considera a complexidade e a variação na extensão das sentenças, pois textos gerados por IA costumam exibir uma estrutura mais uniforme e previsível. Além disso, a escolha de palavras é examinada, uma vez que a seleção de vocabulário e a frequência de termos técnicos podem revelar uma maior repetitividade na escrita automatizada, enquanto textos humanos geralmente demonstram uma variedade lexical maior.

Em resposta ao Prompt 1 - Qual é a definição de um artigo acadêmico e o que o distingue de outros gêneros acadêmicos?, o ChatGPT gerou um texto estruturado, com coerência linguística. No entanto, não utilizou de referência:

A resposta do ChatGPT sobre a definição de um artigo acadêmico e suas distinções em relação a outros gêneros acadêmicos evidencia uma predominância do modelo baseado em habilidades, seguido pelo modelo de socialização acadêmica. A ênfase na estrutura padronizada do artigo acadêmico - que inclui introdução, metodologia, resultados, discussão e conclusão - reflete uma abordagem técnica que limita a compreensão da escrita a um conjunto de normas a serem seguidas, sem considerar as variações contextuais e disciplinares. Essa visão generalizada não leva em conta como o gênero é significado de maneira diferente em contextos específicos, como apontam Lea e Street (1998).

Embora a resposta mencione a contribuição para o avanço do conhecimento científico, assim como a originalidade da pesquisa e o rigor metodológico como elementos centrais do artigo acadêmico, pouco se discute sobre o papel da escrita na constituição da identidade do aluno e as nuances de como diferentes comunidades acadêmicas interpretam e praticam esse gênero. A ausência de uma perspectiva que reconheça a escrita como uma prática social é um ponto crítico, já que, segundo Silva (2022), o artigo acadêmico é compreendido como uma prática social pelos alunos do curso de Letras, sendo visto como um caminho para serem reconhecidos na comunidade acadêmica como pesquisadores. Essa análise revela a necessidade de uma abordagem mais situada do gênero que considere não apenas as habilidades técnicas e a socialização, mas também as práticas sociais e a identidade do artigo acadêmico.

A análise das respostas do ChatGPT a origem e a finalidade do artigo acadêmico revelam também aspectos que se alinham principalmente ao modelo baseado em habilidades, com uma leve interação com a socialização acadêmica.

Na resposta sobre a origem do artigo acadêmico, o ChatGPT traça um histórico que remonta ao século XVII, destacando o surgimento das primeiras revistas científicas, como o Journal des Sçavans e os Philosophical Transactions of the Royal Society. Essa descrição enfatiza o desenvolvimento do formato do artigo acadêmico ao longo dos séculos e como ele se tornou uma ferramenta essencial para a validação e disseminação do conhecimento científico. Essa abordagem se insere no modelo de socialização acadêmica, pois representa a "aculturação" em discursos e gêneros acadêmicos, situando-se em um lugar de relativo aprofundamento dos elementos mais contextualizados da escrita de textos em disciplinas e áreas de conhecimento.

Quanto à finalidade do artigo acadêmico, a resposta do ChatGPT destaca seu papel na divulgação de pesquisas e descobertas científicas, enfatizando a importância da revisão por pares para validar o trabalho do pesquisador:

O ChatGPT menciona que o artigo acadêmico "fornece uma base para discussões e novos desenvolvimentos científicos", o que remete a uma perspectiva de socialização acadêmica, onde a escrita é vista como um meio de interação entre pesquisadores. No entanto, essa análise não aborda como a finalidade do artigo acadêmico se insere nas dinâmicas de poder e identidade, conforme discutido por Zavala (2010), que sublinha a influência das relações geopolíticas e das vozes marginalizadas na produção do conhecimento. Assim, embora a resposta do ChatGPT destaque a importância da validação e da disseminação do conhecimento, ela não explora suficientemente como esses fatores podem impactar a forma como os pesquisadores se veem e se relacionam com a comunidade acadêmica.

A resposta do ChatGPT sobre a estrutura de um artigo acadêmico reflete predominantemente o modelo baseado em habilidades de ensino da escrita. Essa análise se fundamenta em várias características da resposta, que enfatizam a padronização e os aspectos técnicos da escrita acadêmica.

A abordagem técnica é evidente no início da resposta, ao afirmar que "a estrutura de um artigo acadêmico segue um formato padronizado que facilita a organização e a apresentação clara dos resultados de pesquisa". Essa ênfase na estrutura sugere que a escrita acadêmica é vista principalmente como uma destreza que pode ser ensinada e aprimorada, uma perspectiva que, segundo Lea e Street (1998), caracteriza o modelo baseado em habilidades.

Além disso, a descrição detalhada de cada seção do artigo, como título, resumo, introdução, metodologia, resultados, discussão, conclusão e referências, reforça essa perspectiva. Por exemplo, a seção de "Metodologia" é descrita como aquela que "descreve em detalhes os métodos e procedimentos utilizados para realizar a pesquisa", evidenciando a atenção às normas e à técnica envolvidas na elaboração do artigo. Essa abordagem se concentra na eficácia da comunicação e na utilização de fórmulas estabelecidas, características marcantes do modelo baseado em habilidades, que tende a tratar a escrita de maneira superficial, sem explorar as complexidades contextuais e sociais que influenciam a produção textual.

Além disso, a afirmação de que "essa estrutura ajuda a garantir clareza e organização, facilitando a compreensão e a avaliação crítica do conteúdo por outros acadêmicos" destaca ainda mais a orientação técnica da resposta. Ao priorizar a clareza e a organização, o ChatGPT sugere que a compreensão do texto é assegurada por uma norma rigidamente estabelecida. No entanto, essa visão ignora as dinâmicas sociais e identitárias que moldam a escrita acadêmica. Segundo Zavala (2010), a produção de conhecimento acadêmico está profundamente entrelaçada com questões de poder e identidade, e a ausência de uma análise mais crítica sobre esses aspectos na resposta do ChatGPT representa uma lacuna significativa.

A resposta do ChatGPT sobre como elaborar um artigo acadêmico reflete predominantemente o modelo baseado em habilidades de ensino da escrita. Essa análise se fundamenta na ênfase na estrutura técnica e nas etapas práticas a serem seguidas, características típicas desse modelo.

Desde o início, a resposta destaca que "é fundamental seguir um processo estruturado", sugerindo que a elaboração de um artigo acadêmico é uma habilidade que pode ser ensinada e dominada por meio de passos definidos. Essa abordagem se concentra na eficácia e na técnica envolvidas na escrita acadêmica, em vez de considerar as dimensões sociais e contextuais que permeiam esse processo. A descrição detalhada de cada etapa, como a "Escolha do Tema", "Revisão da Literatura" e "Definição do Problema e Objetivos", ilustra claramente a orientação técnica da resposta. Ao enfatizar a importância de "realizar uma pesquisa aprofundada sobre o tema escolhido", a resposta orienta o autor a buscar uma base sólida de conhecimento para fundamentar sua pesquisa. Essa visão se alinha ao modelo baseado em habilidades, que tende a valorizar a técnica e a conformidade com normas estabelecidas em detrimento de uma análise mais crítica das práticas de escrita acadêmica.

Além disso, a seção sobre "Metodologia" reforça essa perspectiva, ao afirmar que é essencial "determinar os métodos que utilizará para conduzir sua pesquisa". Essa ênfase nos métodos e na coleta de dados, sem explorar a complexidade e a subjetividade que podem estar envolvidas nesse processo, demonstra a limitação da resposta em captar as nuances da prática de escrita acadêmica. Segundo Street (2010), muitos dos aspectos ocultos da produção acadêmica, como a construção da identidade do autor e as dinâmicas de poder nas relações sociais, não são considerados. Essa falta de reconhecimento das dimensões sociais e identitárias na elaboração de um artigo é uma lacuna significativa na resposta do ChatGPT.

A estrutura do artigo, descrita como "título, resumo, introdução, metodologia, resultados, discussão, conclusão e referências", reflete uma abordagem padronizada que prioriza a clareza e a lógica na apresentação. Embora essa estrutura seja útil, não aborda como as interações sociais e as identidades do autor influenciam a escrita e a recepção do artigo. Como argumenta Silva (2022), o artigo acadêmico deve ser visto não apenas como um produto técnico, mas também como uma prática social que envolve questões de reconhecimento e pertencimento na comunidade acadêmica.

A análise das respostas do ChatGPT sobre a definição, origem, estrutura e elaboração de um artigo acadêmico revela uma predominância do modelo baseado em habilidades, com uma presença sutil dos modelos de socialização acadêmica. Essa predominância se justifica pelo foco nas normas formais, no rigor metodológico e na estrutura padronizada, que são aspectos típicos do modelo de habilidades e, por vezes, do modelo de socialização. Embora a ferramenta mencione a importância da originalidade e da clareza na escrita, não aborda de forma adequada as complexidades sociais e contextuais que moldam a escrita acadêmica dos gêneros. Essa ênfase técnica pode levar a uma visão superficial do processo de escrita, ignorando a formação identitária dos estudantes e pesquisadores e as dinâmicas de poder que permeiam a produção dos gêneros, principalmente o artigo acadêmico, aspectos das práticas de letramentos acadêmicos.

Os efeitos da predominância dessa abordagem são significativos para a perspectiva dos letramentos acadêmicos, pois, ao priorizar um modelo técnico, corre-se o risco de desconsiderar o papel das práticas sociais na construção do conhecimento. Tal resultado não surpreende, uma vez que a maioria dos manuais de escrita acadêmica tende a destacar o modelo baseado em habilidades (Lima, 2017). Essa tendência pode resultar na formação de acadêmicos que dominam a técnica, mas carecem de uma compreensão crítica das relações sociais que influenciam a produção de conhecimento. A pesquisa não busca impedir o uso do ChatGPT; pelo contrário, reconhece que a ferramenta pode ser valiosa para fornecer diretrizes estruturadas e uma visão geral das práticas acadêmicas. No entanto, deve ser utilizada com cautela, pois não substitui a necessidade de uma formação crítica que aborde as dimensões sociais e identitárias dos letramentos acadêmicos. Assim, é fundamental que os acadêmicos desenvolvam uma compreensão crítica das práticas de escrita, reconhecendo a importância dos letramentos acadêmicos como uma lente essencial para interpretar e construir conhecimento no contexto acadêmico.

6 CONSIDERAÇÕES FINAIS

A pesquisa realizada se propôs a responder à pergunta: como as respostas geradas pela ferramenta ChatGPT a consultas sobre artigos acadêmicos dialogam com os letramentos acadêmicos? Para tal, adotou-se como objetivo geral analisar as principais características das respostas oferecidas pela ferramenta em relação à composição de artigos acadêmicos. Os resultados evidenciaram uma predominância do modelo baseado em habilidades, que enfatiza aspectos técnicos, como a estrutura e o rigor metodológico do artigo acadêmico. Esse enfoque, embora importante, limita a discussão sobre as dimensões sociais e identitárias da escrita, que são essenciais para compreender o contexto acadêmico em que os estudantes se inserem.

Diante disso, pode-se concluir que as respostas do ChatGPT, embora forneçam orientações significativas sobre a elaboração e a estrutura de artigos acadêmicos, não capturam a complexidade dos Letramentos Acadêmicos. Essas respostas tendem a priorizar a técnica em detrimento de uma abordagem mais aprofundada que inclua a aculturação e os significados do artigo acadêmico para uma área de conhecimento. Dessa forma, é fundamental que os usuários da ferramenta sejam incentivados a adotar uma perspectiva desconfiada e crítica que vá além das orientações práticas, reconhecendo a importância das práticas sociais e identitárias na produção do conhecimento.

De um ponto de vista prático, esta pesquisa ressalta a necessidade de professores de escrita acadêmica integrarem ferramentas como o ChatGPT em seu ensino de uma forma que complemente, em vez de substituir, o pensamento crítico e a compreensão contextual. Além de sugerir que seja incorporadas discussões sobre as limitações das respostas geradas por IA em propostas de letramentos acadêmicos, encorajando os alunos a avaliar criticamente e adaptar essas respostas a seus contextos específicos.

Pesquisas futuras podem explorar estratégias para preencher a lacuna entre a orientação baseada em habilidades e as dimensões mais amplas e matizadas dos letramentos acadêmicos. Por exemplo, estudos podem investigar como ferramentas de IA podem ser projetadas ou usadas para promover um equilíbrio entre a precisão técnica e os aspectos de socialização da escrita acadêmica. Além disso, pesquisas futuras podem examinar como diferentes grupos de estudantes - como aqueles de diversas origens culturais ou disciplinares - interagem com ferramentas de IA e até que ponto essas interações apoiam seu crescimento acadêmico.

Ao promover uma abordagem mais integrada à instrução de escrita acadêmica - uma que considere a intersecção dos modelos de habilidades, socialização e letramentos acadêmicos - educadores e pesquisadores podem ajudar os alunos a navegar no complexo ambiente acadêmico de forma mais eficaz. Tais esforços não apenas aprimorarão o uso de ferramentas de IA na educação, mas também contribuirão para o desenvolvimento de uma comunidade acadêmica mais crítica e reflexiva.

1
Um chatbot (originalmente chatterbot) é um aplicativo de software ou interface web projetado para imitar conversas humanas por meio de interações de texto ou voz (Noain-Sanchez, 2022).
2
Programação Neurolinguística, um modelo de estudo que visa compreender o comportamento humano e a linguagem. A PNL surgiu em 1970, a partir dos trabalhos dos pesquisadores Richard Bandler e John Grinder, da Universidade da Califórnia.
3
Traduaçõ de Large Language Model (LLM) - Um modelo de linguagem grande (LLM) é um modelo computacional capaz de gerar linguagem ou outras tarefas de processamento de linguagem natural.
4
Uma iniciativa sediada em São Francisco fundada em 2015 por Elon Musk, Sam Altman, Greg Brockman, Ilya Sutskever, Wojciech Zaremba e John Schulman (OpenAI, 2022).
5
Altman, 2022. Roose, 2022. Lock, 2022.
6
OpenAI ChatGPT, versão GPT-4o mini, lançado em julho de 2024.
7
PLAGIUS. Plagius - Detector de Plágio. Disponível em: https://www.plagius.com/br. Acesso: 10 jul. 2024.
8
O software é utilizado no plano pago.
9
Segundo o site Plagius, é importante ressaltar que essa análise não é 100% precisa, uma vez que existem maneiras de dificultar essa detecção, assim como também é possível que alguém escreva de forma semelhante a um texto gerado por IA. No entanto, consideramos esse recurso valioso para a nova realidade da produção de texto.
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Universidade Federal de Santa Catarina. Programa de Pós-graduação em Ciência da Informação. Publicação no Portal de Periódicos UFSC. As ideias expressadas neste artigo são de responsabilidade de seus autores, não representando, necessariamente, a opinião dos editores ou da universidade.

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Editado por

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Edgar Bisset Alvarez, Genilson Geraldo, Jônatas Edison da Silva, Mayara Madeira Trevisol, Edna Karina da Silva Lira e Luan Soares Silva.

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Datas de Publicação

Publicação nesta coleção
07 Abr 2025
Data do Fascículo
2025

Histórico

Recebido
15 Out 2024
Aceito
18 Dez 2024
Publicado
14 Mar 2025

Este é um artigo publicado em acesso aberto sob uma licença Creative Commons.

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[42] ZHAI, X. ChatGPT for next generation science learning. Social Science Research Network, [S.l.], 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3589649 Acesso em: 10 set. 2024.
» https://doi.org/10.1145/3589649

Função/característica	Descrição	Autores
Preparação de texto para uso acadêmico	O ChatGPT surgiu como uma ferramenta para elaboração de textos acadêmicos/científicos, ganhando reconhecimento internacional pelo seu impacto.	Farias (2023)
Compreensão da Linguagem	Treinado em um grande corpus de texto, o ChatGPT pode entender e responder a várias entradas de linguagem natural.	Zhai (2022) e Zhai (2023)
Fornecendo conhecimento científico	As informações geradas pelo ChatGPT têm sido usadas como conhecimento científico em alguns estudos de pesquisa.	Mijwil e Aljanabi (2023); Mijwil et al. (2023)
Economia de tempo e esforço	Oferece economia significativa de tempo e esforço para pesquisadores ao executar tarefas como resumir artigos, identificar pontos-chave e fornecer citações.	Aljanabi et al. (2023)
Criação de Documentos	Pode gerar textos para diferentes tipos de documentos acadêmicos, incluindo artigos de pesquisa, ensaios e teses.	Aljanabi et al. (2023)
Feedback sobre a escrita	Auxilia os autores a melhorar a gramática, o estilo e a consistência em seu trabalho.	Aljanabi et al. (2023)
Ferramenta de ensino e aprendizagem	Ajuda os alunos a entender e resumir textos complexos e gera sugestões de tarefas de escrita.	Aljanabi et al. (2023)
Colaboração acadêmica com IA	Sugere que os acadêmicos podem colaborar com a IA fornecendo instruções detalhadas para criar parágrafos separados, que podem então ser combinados.	Le (2023)