Detectores de IA em Avaliações Acadêmicas: uma análise de confiabilidade e implicações éticas para a comunidade de IHC

• Vitor Felipe B. A. Carneiro Universidade Federal de Mato Grosso http://orcid.org/0009-0005-2021-0851
• Bianca C. O. E. S. Silva Universidade Federal de Mato Grosso https://orcid.org/0009-0000-6173-185X
• Julia M. Rossetti Universidade Federal de Mato Grosso https://orcid.org/0009-0008-2394-1643
• Luciana Correia L. F. Borges Universidade Federal de Mato Grosso https://orcid.org/0000-0001-6251-3010
• Nelcileno Virgilio S. Araujo Universidade Federal de Mato Grosso https://orcid.org/0000-0001-8930-0701

DOI: https://doi.org/10.5753/ihc_estendido.2025.16096

Resumo

Introdução: Este artigo discute riscos e implicações do uso de detectores de IA em avaliações acadêmicas, destacando falsos positivos, vieses linguísticos e falta de transparência, aspectos que ameaçam especialmente autores em início de carreira. Objetivo: Refletir criticamente sobre as limitações desses detectores e propor caminhos éticos e metodológicos para seu uso responsável, em diálogo com os Grandes Desafios da IHC (GC2 e GC6). Metodologia: A pesquisa foi conduzida por meio de revisão bibliográfica e análise teórico-crítica, complementada por debates e seminários internos realizados no Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada da UFMT nos anos de 2024 e 2025. Resultados Esperados: Espera-se que este estudo contribua para a formulação de diretrizes de boas práticas, promovendo maior transparência, confiabilidade e integridade científica no uso de detectores de IA em contextos acadêmicos.

Palavras-chave: Detectores de IA, integridade acadêmica, falsos positivos, Interação Humano-Computador, ética algorítmica

Referências

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