Práticas e Limites

Não aceitar de imediato os resultados devolvidos

A não aceitação imediata dos resultados devolvidos por uma ferramenta de Inteligência Artificial generativa pode ser considerada a mais importante boa prática a adotar neste contexto, sendo também de aplicação transversal. Quaisquer resultados produzidos por estas ferramentas devem ser analisados criticamente antes de poderem ser utilizados.

Esta boa prática é também formulada como uma linha vermelha, de forma deliberada, com o objetivo de reforçar a sua importância — ver a Linha Vermelha 2.

Melhorar pequenos trechos previamente escritos por si

Quando permitida, a utilização de ferramentas de Inteligência Artificial generativa baseadas em texto para a melhoria de pequenos trechos previamente escritos por um ser humano pode ser considerada uma boa prática.

Reforça-se, contudo, que o texto deve ter sido efetivamente produzido previamente pelo utilizador, devendo o papel da ferramenta limitar-se à clarificação, reformulação, melhoria estrutural ou correção ortográfica desse trecho. Obviamente, faz igualmente parte dessa boa prática a revisão cuidada do texto proposto como melhoria.

Aprofundar conhecimentos e esclarecer dúvidas

O recurso a ferramentas de Inteligência Artificial generativa pode constituir uma boa prática quando utilizado no contexto do aprofundamento de conhecimentos, do esclarecimento de dúvidas ou como mecanismo de apoio à aprendizagem, sempre em situações em que a sua utilização é permitida e acordada com o docente.

Por exemplo, pode ser útil quando um/a estudante fornece a uma ferramenta um determinado conceito e a respetiva definição e lhe solicita que a reformule ou a descreva por outras palavras, de forma a facilitar a sua compreensão.

Produzir material complementar de estudo

A utilização de ferramentas de Inteligência Artificial generativa para produzir material complementar de estudo, nomeadamente conteúdos interativos como flashcards, questionários ou perguntas de escolha múltipla sobre a matéria, pode ser considerada uma boa prática, se as condições expressas a seguir forem preenchidas.

Naturalmente, a qualidade e a fidelidade deste material de estudo dependerão, em grande medida, da qualidade e da adequação dos conteúdos fornecidos à ferramenta. Contudo, não devem ser submetidos a estas ferramentas materiais cuja autoria pertença a terceiros, nomeadamente ao docente ou aos docentes da unidade curricular, sem a autorização expressa dos respetivos autores.

Adicionalmente, sempre que sejam utilizadas ferramentas de Inteligência Artificial generativa para este fim, essa utilização deve ser declarada de forma explícita e acordada com o docente.

Reduzir barreiras de interpretação e tradução

A utilização de uma ferramenta de Inteligência Artificial generativa como forma de diminuir eventuais intervalos de interpretação ou tradução de conteúdos para uma língua em que o/a estudante se sente mais confortável pode ser considerada uma utilização muito útil dessas ferramentas.

Aperfeiçoar o texto de uma revisão científica

A submissão, para aperfeiçoamento do texto, de uma revisão de um trabalho científico a uma ferramenta de Inteligência Artificial generativa pode ser considerada uma boa prática, desde que essa utilização se traduza apenas numa melhoria do tom, da clareza e da legibilidade da revisão, bem como numa eventual redução de erros sintáticos ou semânticos.

Nunca deve, porém, corresponder a uma melhoria científica do conteúdo da própria revisão, nem à introdução de novos argumentos, interpretações ou apreciações científicas que não tenham sido originalmente produzidos pelo revisor humano.

Adquirir efetivamente a competência em tempo útil

Caso uma ferramenta de Inteligência Artificial seja utilizada para a execução de uma tarefa intelectual (ou de uma tarefa com uma componente intelectual relevante) que o utilizador não domina no momento da sua realização, mas relativamente à qual seja expectável esse domínio, então constitui uma boa prática que esse conhecimento e essa competência venham a ser efetivamente adquiridos em tempo útil, independentemente de uma utilização preliminar da ferramenta para suprir uma necessidade imediata.

Observar sempre o contexto de adoção da ferramenta

Constitui uma boa prática observar sempre o contexto associado à adoção das ferramentas que estão a ser utilizadas. A responsabilidade por essa análise recai sempre sobre o próprio autor/a.

Não usar detetores automáticos como critério de avaliação

Recomenda-se que não se utilizem ferramentas automáticas para deteção de conteúdo gerado por Inteligência Artificial de uma forma geral para efeitos de avaliação, e nunca como único critério da avaliação (por exemplo, de exclusão) de um trabalho.

Declarar antecipadamente o uso de detetores e aplicá-lo a todos

Recomenda-se que, caso sejam utilizadas ferramentas de deteção automática de Inteligência Artificial, este uso seja antecipadamente declarado pelo/a docente e a aplicação seja feita para todos os trabalhos em avaliação (nunca para um subconjunto).

Também nesse caso, o resultado devolvido pela ferramenta deve servir apenas como um dos pontos de discussão iniciais numa defesa do trabalho.

Ler os resultados dos detetores como indicadores, não como certezas

Em consonância com as anteriores, recomenda-se que quaisquer resultados devolvidos por uma ferramenta de deteção de Inteligência Artificial sejam entendidos em contexto, e nunca como totalmente confiáveis. Muitas dessas ferramentas devolvem resultados em percentagem, mas esses valores não devem ser entendidos como fiáveis, apenas como indicadores.

Usar detetores em fase preparatória do trabalho

Quando utilizadas em fase preparatória (por exemplo, antecipando a submissão de artigos, dissertações ou teses), as ferramentas de deteção de conteúdo gerado por Inteligência Artificial constituem uma boa prática, por eventualmente servirem o objetivo de melhoria do trabalho.

Não usar detetores como critério único de avaliação científica

De forma análoga ao que foi dito para o contexto ensino-aprendizagem, recomenda-se que não se utilizem ferramentas automáticas para deteção de conteúdo gerado por Inteligência Artificial de uma forma geral para efeitos de avaliação de um trabalho científico e nunca como único critério para essa avaliação.

Respeitar as regras de submissão externa de trabalhos

Caso se esteja a avaliar um trabalho científico para outra entidade externa (por exemplo, uma tese de doutoramento de outra universidade, um artigo de conferência ou de revista) recomenda-se adicionalmente que sejam observadas as regras relativas à submissão externa desses trabalhos em ferramentas automáticas ou de análise, uma vez que essa submissão é, por vezes, vedada nesses casos.

Garantir ausência de acesso em provas de escolha múltipla

As ferramentas de Inteligência Artificial generativa são particularmente eficazes na resolução de perguntas de escolha múltipla. Nesse sentido, as provas de avaliação baseadas predominantemente neste formato e que, cumulativamente, pretendam auferir conhecimentos, deverão ser aplicadas com a garantia de que não existe acesso a nenhuma daquelas ferramentas.

Definir as regras no enunciado dos trabalhos assíncronos

As regras relativas à utilização destas ferramentas devem ser definidas de forma explícita no próprio enunciado do trabalho.

Em particular, deverão esclarecer em que condições a sua utilização é permitida, de que forma o estudante deve declarar e demonstrar a utilização da ferramenta, quais foram as suas contribuições pessoais para o resultado final e como poderá evidenciar que, apesar desse apoio, adquiriu efetivamente as competências de aprendizagem visadas.