Ferramentas que podem produzir resultados bastante semelhantes aos produzidos por humanos - incluindo textos acadêmicos – já estão à disposição dos estudantes há um certo tempo e proibir sua utilização provavelmente não surtirá qualquer efeito.
O ideal é que, com uma postura crítica, os gestores das instituições de ensino tomem a frente da situação, decidam sobre a implantação e implementação de processos e tecnologias mais adequados às suas instituições e forneça a orientação a professores e alunos sobre seu uso ético.
Inclusive, é ideal que as IES não se furtem a debater, gerenciar e regular o assunto; afinal, sem direção institucional adequada, a tendência é que as tecnologias sejam incorporadas aos sistemas educacionais de maneira não planejada, com implicações incertas e consequências não desejadas.
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Nesta publicação sugerimos 19 aplicativos que podem ser inseridos no dia-a-dia de professores e estudantes como um apoio em suas tarefas de pesquisa acadêmica.
A melhor ferramenta será a que mais se adaptar ao usuário e aos seus objetivos. Vamos a elas:
1. Elicit
O aplicativo Elicit, de uso gratuito, oferece resumos de artigos científicos, o que oferece mais confiabilidade e precisão. O sistema utiliza o ChatGPT da Open AI e emprega tecnologia de modelo de linguagem de ponta, ajudando na automatização de várias tarefas da pesquisa, incluindo partes da revisão de literatura.
Ele é capaz de identificar publicações relevantes mesmo sem correspondência perfeita de palavras-chave e extrair e indicar informações significativas dos documentos.
2. Litmaps
O Litmaps gera mapas de literatura científica relevantes para o artigo científico e descobre novas bibliografias relacionadas a um tópico específico.
Estes mapas de rede são uma representação visual de artigos acadêmicos conectados, o que facilita a visualização de estudos e temas inter-relacionados.
3. Inciteful
O aplicativo cria gráficos interativos de como diferentes papers se relacionam com um determinado artigo, além de fornecer listas dos principais autores e artigos recentes relacionados ao tema.
4. Scite
O Scite entrega o número de vezes que as afirmações de um paper ou artigo foram confirmadas ou refutadas, bem como as linhas em que uma análise foi confirmada ou não.
Já são mais de 1.2 bilhão de declarações de citações extraídas e avaliadas de mais de 33 milhões de artigos, o que simplifica a localização de análises especializadas e pontos de vista sobre qualquer tópico.
Um recurso interessante do aplicativo é o de verificação de referência, que permite enviar o texto enviado e verificar se alguma de suas referências foi retirada ou significativamente contrastada. Também é possível explorar a rede de citações e ver como os artigos citam uns aos outros, oferecendo informações úteis sobre o cenário científico.
Este aplicativo é pago e tem preços variados para atender a uma variedade de propósitos.
5. Research Rabbit
O Research Rabbit potencializa o processo de revisão de literatura. Ele cria visualizações interativas de como diferentes papers estão relacionados, traçando conexões entre vários conteúdos acadêmicos por um mapa de rede. É possível visualizar os vínculos entre os artigos e as relações entre diferentes fontes.
O sistema também extrai trechos úteis e pode ser usado para identificar tendências e padrões. No caso, a ferramenta é útil para quem trabalha com projetos interdisciplinares ou com pesquisas em múltiplos campos, eliminando informações pouco pertinentes.
6. Paperpal
Atua como assistente de redação acadêmica e é bastante eficiente para revisão e avaliação do texto.
7. Connected Papers
O Connected Papers é outro aplicativo que cria mapas de como um paper se relaciona a outros. Também fornece listas de trabalhos anteriormente realizados sobre o assunto pesquisado.
8. SciSpace
Aplicativo que explica e elabora textos acadêmicos em linguagem acessível. Adequado para estudantes que estão aprendendo a pesquisar e a utilizar a linguagem da academia; ele também aceita as dúvidas do aluno, que são esclarecidas na medida que se fizer necessário.
9. Consensus:
A ferramenta foi projetada para auxiliar os pesquisadores a encontrar fontes relevantes e estabelecer conexões entre diferentes estudos. É utilizada para fornecer respostas de pesquisas baseadas em perguntas de sim ou não.
10. Iris:
Costuma ser comparado a um Google Maps das pesquisas acadêmicas, pois conecta artigos de pesquisa por temas da mesma forma que cidades se conectam em um mapa.
A busca se inicia com um “artigo semente” e o aplicativo apresenta as publicações relacionadas. O primeiro resultado é geral e, posteriormente, se afunila, chegando a detalhes mais específicos, como subtemas e artigos individuais.
A propaganda alardeia que o Iris é uma ferramenta de resumo que serve como um assistente de pesquisa pessoal que dá conta do trabalho pesado da pesquisa, de forma atualizada.
11. System Pro:
Para profissionais da área médica. O sistema faz visualizações similares aos do LitMaps e Research Rabbit, porém com base em descobertas estatísticas de fontes revisadas por pares, fornecendo uma visão geral da pesquisa, bem como conexões com a literatura de apoio.
É interessante para o profissional que precisa de um apoio ao tomar decisões clínicas fundamentadas, encontrar novas conexões e fortalecer os planos de pesquisa.
12. Semantic Reader:
Este aplicativo disponibiliza um card com um pequeno resumo para explicar símbolos ou citações e permite que os usuários usufruam de informações relevantes, dentro do contexto da pesquisa que estão realizando.
13. Scopus AI
O Scopus AI é um chatbot desenvolvido pela Elsevier, empresa de análise de informações que fornece um parágrafo resumido sobre um tópico específico de pesquisa, aliado às referências citadas e outras questões afins. Ele ainda não é livremente disponibilizado para o público em geral, está em sistema de testes com 15.000 assinantes, mas os planos são de lançamento efetivo no início de 2024.
14. Paper Digest
O Paper Digest é outra plataforma de IA que pode gerar automaticamente um resumo de trabalhos de pesquisa e permite que os usuários entendam rapidamente seus principais conceitos.
Sua utilização é bem interessante: com o DOI ou a URL de um arquivo PDF enviado na plataforma, a ferramenta já produz um resumo acessível do artigo na forma de marcadores, um recurso útil para acadêmicos que estão sempre lidando com novos trabalhos de pesquisa e precisam se manter atualizados.
15. Arxiv Sanity Preserver:
Esta ferramenta tem sido bastante elogiada; ela se utiliza do aprendizado de máquina para recomendar artigos relacionados aos interesses do pesquisador e oferece outras ferramentas para pesquisa e filtragem de artigos.
Facilita o rastreio de publicações recentes e sua classificação por semelhança com achados anteriores, que podem ser “arquivados” em uma biblioteca pessoal.
16. Semantic Scholar:
Conhecido como o maior recurso para acadêmicos e pesquisadores em todo o mundo, tem mais de 207 milhões de documentos indexados por meio de parcerias com editores, fornecedores de dados e rastreamentos da web.
Seus modelos tem a capacidade de processar e classificar os documentos em andamento, extraindo o significado dos estudos e estabelecendo conexões dentro das publicações. Os resultados facilitam a compreensão das pesquisas e as descobertas posteriores.
17.Trinka
Trinka é uma ferramenta de aprimoramento de gramática e linguagem. Foi desenvolvida para redação acadêmica e técnica, possuindo verificações gramaticais, ortográficas, incluindo uma correção gramatical sofisticada, com preferências de guia de estilo e sugestão de melhorias de redação.
O app também possui verificador de plágio, edição automática de arquivos, correspondência de escopo de periódico e verificações de conformidade técnica e ética.
Uma vantagem é possuir um bom plano básico gratuito, com as funcionalidades de verificações gramaticais e ortográficas abrangentes e opções de guia de estilo.
18. O Scholarcy
Outro aplicativo de gestão de publicação acadêmica é o Scholarcy; ele destaca pontos-chave do trabalho analisado e fornece resumo, além de apontar referências, extrair tabelas e figuras de papers.
O mais interessante desta ferramenta é que ela reconhece as principais contribuições feitas pelo paper, economizando, desta maneira, tempo e esforço do pesquisador. Seu repertório inclui PDFs de acesso aberto do Google Scholar, arXiv e outros sites.
19. IBM Watson Discovery
O último aplicativo é o IBM Watson Discovery, que funciona com um diferencial: ele se utiliza de fontes de dados mais variadas, como documentos, mídias sociais e até arquivos de áudio e vídeo - o que é bastante interessante e útil - para automatizar pesquisas em volumes de documentos e dados.
A ferramenta não é exclusiva para uso acadêmico, sendo disponibilizada também para corretores da bolsa, por exemplo. De acordo com a empresa desenvolvedora, ela fornece respostas relevantes e com muita rapidez.
O que é LLM?
LLM é um modelo de linguagem das inteligências artificiais. Como se um robô “lesse” mais livros do que qualquer ser humano jamais pudesse ler, e, depois disto, pudesse bater um papo sobre praticamente qualquer área do conhecimento.
Montanhas de dados são utilizados para treinar as máquinas, que podem entregar resultados surpreendentes de compreensão contextual, geração de texto, tradução, resposta a perguntas, resumos, reconhecimento de sentimentos, conversação natural (como o fazem os assistentes virtuais), e outras aplicações específicas, como assistência médica, consultoria jurídica, suporte técnico etc
Os resultados dos LLMs são ótimos, mas limitados. Eles demandam precisão e clareza na definição de questões e objetivos de pesquisa para fornecer resultados precisos, o que nem sempre é possível de se conseguir. Também existe uma dificuldade em entender como os LLMs atingem os seus resultados, deixando lacunas sobre como identificar e corrigir erros ou vieses.
Neste ponto, em razão dos dados de treinamento usados para desenvolver os modelos, há risco potencial de discriminação e preconceitos, o que permite perpetuar ou amplificar vieses e desigualdades já existentes. Também há risco de desinformação caso os modelos gerem informações falsas ou enganosas, (intencionalmente ou não) devido às limitações dos dados de treinamento ou dos algoritmos usados para desenvolvimento.
Estes modelos são inspirados em nossos próprios modelos cognitivos, mas estão longe de funcionar como eles; ou seja, não existe compreensão de significados como conhecemos, motivo pelo qual podemos e devemos usar o que a tecnologia nos oferece, porém lembrando (sempre) que o trabalho de pesquisa continua sendo do investigador, que vai fazer a curadoria de tudo o que passou pelas ferramentas, de forma criteriosa e responsável, para utilização final no trabalho.
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