Banca de QUALIFICAÇÃO: JOÃO GOULART MENDES DE FREITAS FILHO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : JOÃO GOULART MENDES DE FREITAS FILHO
DATA : 25/11/2025
HORA: 13:45
LOCAL: Híbido: sala multimídia (LCC) e Google Meet
TÍTULO:

PROCESSO DE REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA APOIADO POR INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

 

PALAVRAS-CHAVES:

Revisão Sistemática da Literatura, Inteligência Artificial, Grandes
Modelos de Linguagem, Geração Aumentada por Recuperação, Agentes Inteligentes,Human-in-the-Loop, Design Science Research

 

PÁGINAS: 106
RESUMO:

A Revisão Sistemática da Literatura (RSL) é um método fundamental para a sumarização
do conhecimento científico, entretanto, seu processo é complexo, demorado e intensivo
em recursos. Diante do crescente volume de publicações, surge a necessidade de ferramentas inteligentes que auxiliem o pesquisador a conduzir RSLs rigorosas, transparentes
e confiáveis. Esta pesquisa propõe um framework teórico para o planejamento e execução
de RSLs apoiadas por IA. Para investigar sua viabilidade, propõe-se a implementação de
um artefato de software guiado pelo framework. Um assistente inteligente de apoio a RSL
baseado em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), na técnica de Geração Aumentada
por Recuperação (RAG) e focado estrategicamente nas etapas de: triagem, extração e
sumarização. A abordagem baseia-se no paradigma Human-in-the-Loop (HITL), mantendo o pesquisador no controle do processo, visando garantir a rastreabilidade e rigor
metodológico. A pesquisa segue a metodologia de Design Science Research (DSR), com
desenvolvimento em ciclos iterativos de implementação, teste, refinamento e validação.
A avaliação quali-quantitativa testa quatro hipóteses relacionadas a eficiência, eficácia,
qualidade da síntese, manutenção do rigor metodológico e usabilidade/aceitação dos usuários. Experimentos quantitativos utilizam RSLs reais como baseline, avaliando métricas
de desempenho técnico, enquanto experimentos qualitativos investigam a percepção de
pesquisadores-usuários em relação à confiança e aceitação do sistema. Espera-se que este
trabalho contribua não apenas com um artefato de software inovador, mas principalmente
com informações sobre a viabilidade e os desafios de utilizar inteligência artificial para
dar suporte ao processo de pesquisa científica.

 

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1566120 - SILVIO ROBERTO FERNANDES DE ARAUJO
Interno - 1248619 - GEISER CHALCO CHALLCO
Interno - 1245044 - PATRICIO DE ALENCAR SILVA
Coorientador - 1810758 - PAULO GABRIEL GADELHA QUEIROZ - y