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Inteligência Artificial na Educação e Integridade Acadêmica, Implicações para o Brasil

A integração de ferramentas de inteligência artificial generativa no ensino superior reconfigura as dinâmicas de aprendizagem e os padrões de integridade acadêmica. Este estudo investiga a tensão entre a eficiência tecnológica e a necessidade de preservar o rigor ético, propondo diretrizes para a governança acadêmica no contexto brasileiro.

Objetivo do trabalho

Analisar os impactos da inteligência artificial na integridade acadêmica e propor diretrizes para sua integração responsável no ensino superior brasileiro.

Objeto e sujeito

A inteligência artificial generativa em ambientes de ensino superior. — A integridade acadêmica e a governança educacional.

Exemplo de escrita acadêmica

Demonstra estilo e lógica, não um trecho final do documento.

Método

Abordagem Metodológica

Esta pesquisa adota uma abordagem de revisão bibliográfica sistemática e análise documental, focando em estudos empíricos recentes sobre o impacto da IA na educação [2][5]. O mé baseia-se na triangulação de dados qualitativos e quantitativos oriundos de literatura internacional, adaptando as evidências identificadas para a realidade do ensino superior no Brasil. As limitações do estudo concentram-se na ausência de coleta primária de dados, mitigada pelo uso de evidências robustas de estudos de caso globais [4][6].

Análise

Análise da Dualidade Tecnológica

A análise dos dados revela uma dualidade na adoção de IA: enquanto ferramentas de geração de conteúdo impulsionam a produtividade e o engajamento, elas amplificam preocupações éticas latentes [3][5]. Ao contrastar os modelos de governança de instituições internacionais com os desafios de infraestrutura no Brasil, observa-se que a integridade acadêmica não deve ser mantida apenas pela proibição, mas pelo redesenho das práticas avaliativas. A evidência aponta que a autonomia do estudante é mediada positivamente pelo uso ético da tecnologia, desde que amparada por políticas institucionais claras [5][6].

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Esta é uma breve prévia. A versão completa inclui texto expandido para todas as seções, uma conclusão e uma bibliografia formatada.

Trabalho de Diploma

DegreeType
Inteligência Artificial na Educação e Integridade Acadêmica, Implicações para o Brasil

Autor/a:

Group

Nome Completo

Orientador/a:

Prof. Dr./Dra. Nome

Cidade, 2026

Introdução

A ascensão da inteligência artificial (IA) generativa no ensino superior tem provocado uma reconfiguração profunda das práticas de ensino e aprendizagem. Conforme evidenciado por estudos recentes, a tecnologia oferece oportunidades para o aumento da eficiência, mas traz desafios significativos para os pilares tradicionais da integridade acadêmica [3][5].

O problema central reside na tensão entre o uso da IA como ferramenta de suporte à aprendizagem e o risco de desonestidade intelectual, que ameaça o desenvolvimento de competências críticas nos estudantes. A literatura aponta que, embora a IA possa mediar positivamente a autonomia, a falta de diretrizes claras resulta em incertezas éticas que impactam a qualidade da educação [2][6].

Este trabalho tem como objetivo analisar os impactos da IA na integridade acadêmica, utilizando uma abordagem de revisão documental e análise comparativa de modelos de governança. Espera-se que os resultados ofereçam subsídios teóricos e práticos para que instituições brasileiras desenvolvam estratégias de letramento digital e políticas institucionais robustas. A relevância deste estudo é acentuada pela necessidade de alinhar a inovação tecnológica às exigências éticas do sistema educacional brasileiro, promovendo uma cultura de integridade adaptada aos novos desafios digitais [4][5].

Referências

  1. Artificial Intelligence vs. Academic Integrity: ways of collaboration for inclusive education (2023)
    Oleksandr Dluhopolskyi
    Link DOI
  2. Artificial intelligence and academic integrity in nursing education: A mixed methods study on usage, perceptions, and institutional implications. (2025)
    Maggie Zgambo, Martina Costello, Melanie Buhlmann et al.
    Código Aberto
  3. Artificial Intelligence in Higher Education: A Study of Benefits, Challenges, and Academic Integrity Concerns (2025)
    H. Alsalmi, M. Al-Waaili, A. Zeki
    Código Aberto
  4. Artificial intelligence in education: implications for academic integrity and the shift toward holistic assessment (2024)
    A. Ateeq, Mohammed Alzoraiki, Marwan Milhem et al.
  5. Impact of Generative Artificial Intelligence on Student Engagement, Self-Regulated Learning, and Academic Integrity in Higher Education (2026)
    Muhammad Safdar Tahir, Qurat-Ul-Ain, Aghosh Zahra
  6. Governing Academic Integrity: Ensuring the Authenticity of Higher Thinking in the Era of Generative Artificial Intelligence (2025)
    Hamish Coates, G. Croucher, Angel Calderon

Bibliografia

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Trabalho de Diploma

ABNT NBR 14724:2011 (Trabalhos acadêmicos)

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