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 : 15/12/2025
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, GrandesModelos 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 sumarizaçãodo conhecimento científico, entretanto, seu processo é complexo, demorado e intensivoem recursos. Diante do crescente volume de publicações, surge a necessidade de ferramentas inteligentes que auxiliem o pesquisador a conduzir RSLs rigorosas, transparentese confiáveis. Esta pesquisa propõe um framework teórico para o planejamento e execuçãode RSLs apoiadas por IA. Para investigar sua viabilidade, propõe-se a implementação deum artefato de software guiado pelo framework. Um assistente inteligente de apoio a RSLbaseado em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), na técnica de Geração Aumentadapor Recuperação (RAG) e focado estrategicamente nas etapas de: triagem, extração esumarização. A abordagem baseia-se no paradigma Human-in-the-Loop (HITL), mantendo o pesquisador no controle do processo, visando garantir a rastreabilidade e rigormetodológico. A pesquisa segue a metodologia de Design Science Research (DSR), comdesenvolvimento 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 métricasde desempenho técnico, enquanto experimentos qualitativos investigam a percepção depesquisadores-usuários em relação à confiança e aceitação do sistema. Espera-se que estetrabalho contribua não apenas com um artefato de software inovador, mas principalmentecom informações sobre a viabilidade e os desafios de utilizar inteligência artificial paradar suporte ao processo de pesquisa científica.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - ***.285.598-** - GEISER CHALCO CHALLCO - UFERSA
Interno - ***.323.024-** - PATRÍCIO DE ALENCAR SILVA - UFERSA
Interno - ***.168.273-** - PAULO GABRIEL GADELHA QUEIROZ - UFERSA
Interno - ***.483.084-** - SILVIO ROBERTO FERNANDES DE ARAUJO - UFERSA