LIA: Um Chatbot para Consulta de Diretrizes de Inteligência Artificial em Universidades Brasileiras
Resumo
Este trabalho apresenta um chatbot baseado em Retrieval-Augmented Generation (RAG) para responder a perguntas sobre as regulamentações e guias do uso de inteligência artificial em universidades federais brasileiras. O sistema utiliza uma abordagem híbrida de recuperação de informação, combinando ChromaDB e BM25, juntamente com o modelo de reranqueamento BAAI, a fim de aumentar a acurácia na busca por documentos. Como resultado, foi desenvolvido um aplicativo acessível que fornece respostas em linguagem natural com suporte em fontes confiáveis e que apresenta resultados superiores na precisão da informação.
Palavras-chave:
IA Generativa, RAG, Regulamentação, Chatbot
Referências
Al-Abri, A. (2025). Exploring ChatGPT as a virtual tutor: A multi-dimensional analysis of large language models in academic support. Education and Information Technologies, v. 30, n. 12, p. 17447–17482.
Alier, M., Pereira, J., García-Peñalvo, F. J., Casañ, M. J. and Cabré, J. (2025). LAMB: An open-source software framework to create artificial intelligence assistants deployed and integrated into learning management systems. Computer Standards & Interfaces, v. 92, p. 103940.
Alqahtani, T. et al. (2023). The emergent role of artificial intelligence, natural learning processing, and large language models in higher education and research. Research in Social and Administrative Pharmacy, v. 19, n. 8, p. 1236–1242. DOI: 10.1016/j.sapharm.2023.05.016.
Andifes, Associação Nacional dos Dirigentes das Instituições Federais de Ensino Superior (2025). Diretrizes para o uso responsável da inteligência artificial nas universidades federais brasileiras. Brasília, DF.
Amaral, V. M. R., Espinosa, L., Rigo, P. D. and Lunardi, G. M. (2025). A RAG-powered academic chatbot with ontology-driven factual verification. In: Anais do Workshop LAGO. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação.
Ayeni, O. O., Nancy Mohd Al Hamad, Onyebuchi Nneamaka Chisom, Blessing Osawaru, and Ololade Elizabeth Adewusi (2024). AI in education: A review of personalized learning and educational technology. GSC Advanced Research and Reviews, v. 18, n. 2, p. 261–271.
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A. and Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? In: Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT '21), p. 610–623. DOI: 10.1145/3442188.3445922.
Bordin, A. C. B., Lunardi, G. M., Piveta, E. K. and Emmendorfer, L. (2025). UniChat: Arquitetura e avaliação de um agente RAG de baixo custo para o contexto universitário. In: Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), p. 886–892. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação. DOI: 10.5753/sbbd.2025.247790.
Brown, T. B. et al. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv preprint, p. arXiv:2005.14165. DOI: 10.48550/arXiv.2005.14165.
Castilho, G. U., Herrera, V. A. and Rodriguez, C. L. (2024). Explorando o potencial da IA generativa em ambientes virtuais de aprendizagem: uma revisão sistemática. In: Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE). Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação.
Compilatio (2023), L'IA dans l'enseignement : résultats détaillés d'une enquête où étudiants et enseignants confrontent leurs regards. Disponível em: [link]. Acesso em: 03 fev 2026.
Cormack, G. V., Clarke, C. L. A. and Buettcher, S. (2009). Reciprocal rank fusion outperforms condorcet and individual rank learning methods. In: Proceedings of the 32nd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR '09), p. 758–759. DOI: 10.1145/1571941.1572114.
Escalante, J., Pack, A. and Barrett, A. (2023). AI-generated feedback on writing: insights into efficacy and ENL student preference. International Journal of Educational Technology in Higher Education, v. 20, p. 57.
Falcão, T. P., Arêdes, V., Souza, S., et al. (2020). Tutoria: uma Plataforma para Apoiar Boas Práticas de Feedback no Processo de Ensino e Aprendizagem. In Congresso Brasileiro de Informática na Educação (CBIE). SBC.
Gao, Y., Xiong, Y., Gao, X., Jia, K., Pan, J., Bi, Y., Dai, Y., Sun, J., Wang, M. and Wang, H. (2024). Retrieval-augmented generation for large language models: A survey. arXiv preprint, p. arXiv:2312.10997. DOI: 10.48550/arXiv.2312.10997.
Ghimire, A. and Edwards, J. (2024). Generative AI adoption in classroom in context of technology acceptance model (TAM) and the innovation diffusion theory (IDT). arXiv preprint, p. arXiv:2406.15360. DOI: 10.48550/arXiv.2406.15360.
Huber, J. and Troynikov, A. (2022). Chroma: Open-source embedding database for AI applications. Disponível em: [link]. Acesso em: 10 mar. 2026.
Hüsch, M., N. Horstmann and A. Breiter (2025), Künstliche Intelligenz im Studium – die Sicht von Studierenden im Wintersemester 2024/25. Disponível em: [link]. Acesso em: 03 fev 2026.
Kaplan, A. and Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who's the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, v. 62, n. 1, p. 15–25. DOI: 10.1016/j.bushor.2018.08.004.
Kasneci, E. et al. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, v. 103, p. 102274.
Klesel, M. and Wittmann, H. F. (2025). Retrieval-augmented generation (RAG). Business & Information Systems Engineering, v. 67, n. 4, p. 551–561. DOI: 10.1007/s12599-025-00945-3.
Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Karpukhin, V., Goyal, N., Küttler, H., Lewis, M., Yih, W., Rocktäschel, T., Riedel, S., and Kiela, D. (2020). Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020), v. 33, p. 9459–9474. arXiv:2005.11401.
Liu, T.-Y. (2009). Learning to rank for information retrieval. Foundations and Trends in Information Retrieval, v. 3, n. 3, p. 225–331. DOI: 10.1561/1500000016.
Li, Z., Wang, Z., Wang, W., Hung, K., Xie, H. and Wang, F. L. (2025). Retrieval-augmented generation for educational application: A systematic survey. Computers and Education: Artificial Intelligence, v. 8, p. 100417. DOI: 10.1016/j.caeai.2025.100417.
Nascimento, S. O., Gonçalves, E., Oliveira, M. A. and Barros, E. F. (2025). BichoBot – A chatbot to assist in the reception of incoming university students. In: Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC). Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação. DOI: 10.5753/eniac.2025.13665.
Machado, R., Nascimento, M., Bomfim, M., et al. (2024). Homero: Uma Plataforma de EaD com Inteligência Artificial para Aprendizagem Adaptativa e Personalizada. In Congresso Brasileiro de Informática na Educação (CBIE). SBC.
Mesquita, A. W. et al. (2025). Hello, Freire! How can you help me? A smart chatbot to enhance access to academic opportunities and institutional matters. In: Anais de evento da SBC. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação.
Moorhouse, B. L., Yeo, M. A., and Wan, Y. (2023). Generative AI tools and the evolving landscape of higher education: Policy considerations and pedagogical implications. Computers and Education: Artificial Intelligence, v. 4, 100152. DOI: 10.1016/j.caeai.2023.100152.
Murtaza, M., Ahmed, Y., Shamsi, J. A., Sherwani, F. and Usman, M. (2022). AI-based personalized e-learning systems: Issues, challenges, and solutions. IEEE Access, v. 10, p. 81323–81342.
OECD (2026). OECD Digital Education Outlook 2026: Exploring Effective Uses of Generative AI in Education. Paris: OECD Publishing. Disponível em: [link]. Acesso em: 03 fev 2026.
Pal, A., Umapathi, L. K. and Sankarasubbu, M. (2023). Med-HALT: Medical domain hallucination test for large language models. arXiv preprint, p. arXiv:2307.15343. DOI: 10.48550/arXiv.2307.15343.
Pascal, F., F. Taddéi, M. de Falco and É.-P. Gallié (2025), IA et Enseignement Supérieur: Formation, Structuration et Appropriation par la Société, Ministère chargé de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche. Disponível em: [link]. Acesso em: 26 dez 2025.
Pires, R., Moro, F. and Frigo, L. B. (2025). Educação e regulação da inteligência artificial nas universidades públicas brasileiras. Cuaderno Activa, v. 1, n. 1. DOI: 10.53995/20278101.2042.
Rayzer, L. P. B. and Santos, F. (2026). Explorando o uso de LLMs com RAG para simplificar o acesso às normativas da Universidade do Estado de Santa Catarina. Regae: Revista de Gestão e Avaliação Educacional, v. 15, n. 24. DOI: 10.5902/2318133895063.
Robertson, S. E. and Zaragoza, H. (2009). The probabilistic relevance framework: BM25 and beyond. arXiv preprint, p. arXiv:0904.3088.
Rodrigues, G. B., Beal, F., Marcon, M., Souza, A. C. C., Ortoncelli, A. R., Souza, F. C. M. and Silva, R. A. (2025). Sabiá: Um chatbot de inteligência artificial generativa para suporte no dia a dia do ensino superior. arXiv preprint, p. arXiv:2511.10787. DOI: 10.48550/arXiv.2511.10787.
Rong, H. and C. Chun (2024), Digital Education Council Global AI Student Survey 2024, Digital Education Council. Disponível em: [link]. Acesso em: 03 fev 2026.
Silva, L. and Nascimento, XX. (2023). Chatbot polímata: Um chatbot de código aberto para apoio acadêmico na unifap. Trabalho de conclusão de curso (bacharelado em computação), Universidade Federal do Amapá, Macapá, Brasil.
Souza, W. F. V., Nogueira, I. L. and Souza, A. V. (2025). Assistente virtual inteligente para instituições educacionais: aplicação da técnica RAG no IFBot. In: Anais do Workshop sobre as Implicações da Computação na Sociedade (WICS), p. 217–224. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação. DOI: 10.5753/wics.2025.7986.
Sun, H., Wang, Y. and Zhang, S. (2024). Retrieval-augmented generation for domain-specific question answering: A case study on Pittsburgh and CMU. arXiv preprint, p. arXiv:2411.13691. DOI: 10.48550/arXiv.2411.13691.
UNESCO. (2025) Two-thirds of higher education institutions have or are developing guidance on AI use. Disponível em: [link]. Acesso em: 1 mar. 2026.
Universidade Federal da Bahia (2025). Guia para uso ético e responsável da inteligência artificial generativa na Universidade Federal da Bahia. Salvador, BA.
Universidade Federal do Ceará (2025). Portaria nº 39/PRPPG/UFC, de 01 de outubro de 2025. Dispõe sobre a obrigatoriedade de submissão de trabalhos acadêmicos à ferramenta de verificação de similaridade e regulamenta o uso de inteligência artificial. Fortaleza, CE.
Universidade Federal de Minas Gerais (2024). Recomendações para o uso de ferramentas de inteligência artificial nas atividades acadêmicas. Belo Horizonte, MG.
Universidade Federal da Paraíba (2025). Resolução nº 57/2025. Revoga a Resolução nº 53/2019 e institui a política de integridade acadêmica e científica no âmbito da Universidade Federal da Paraíba. João Pessoa, PB.
Vierhauser, M., Sauerwein, C., Antensteiner, T., & Hatmanstorfer, S. (2024). Learning Analytics Support in Higher-Education: Towards a Multi-Level Shared Learning Analytics Framework. In Proceedings of the 16th International Conference on Computer Supported Education.
Wahdiana, D., Ekohariadi, E., & Suhartini, R. (2025). Clustering Cadet Training Performance Using K-Means and Ward's Method Evidence from OTMon Maritime Monitoring System. Journal of Applied Data Sciences, 6(4), 2741-2757.
Alier, M., Pereira, J., García-Peñalvo, F. J., Casañ, M. J. and Cabré, J. (2025). LAMB: An open-source software framework to create artificial intelligence assistants deployed and integrated into learning management systems. Computer Standards & Interfaces, v. 92, p. 103940.
Alqahtani, T. et al. (2023). The emergent role of artificial intelligence, natural learning processing, and large language models in higher education and research. Research in Social and Administrative Pharmacy, v. 19, n. 8, p. 1236–1242. DOI: 10.1016/j.sapharm.2023.05.016.
Andifes, Associação Nacional dos Dirigentes das Instituições Federais de Ensino Superior (2025). Diretrizes para o uso responsável da inteligência artificial nas universidades federais brasileiras. Brasília, DF.
Amaral, V. M. R., Espinosa, L., Rigo, P. D. and Lunardi, G. M. (2025). A RAG-powered academic chatbot with ontology-driven factual verification. In: Anais do Workshop LAGO. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação.
Ayeni, O. O., Nancy Mohd Al Hamad, Onyebuchi Nneamaka Chisom, Blessing Osawaru, and Ololade Elizabeth Adewusi (2024). AI in education: A review of personalized learning and educational technology. GSC Advanced Research and Reviews, v. 18, n. 2, p. 261–271.
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A. and Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? In: Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT '21), p. 610–623. DOI: 10.1145/3442188.3445922.
Bordin, A. C. B., Lunardi, G. M., Piveta, E. K. and Emmendorfer, L. (2025). UniChat: Arquitetura e avaliação de um agente RAG de baixo custo para o contexto universitário. In: Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), p. 886–892. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação. DOI: 10.5753/sbbd.2025.247790.
Brown, T. B. et al. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv preprint, p. arXiv:2005.14165. DOI: 10.48550/arXiv.2005.14165.
Castilho, G. U., Herrera, V. A. and Rodriguez, C. L. (2024). Explorando o potencial da IA generativa em ambientes virtuais de aprendizagem: uma revisão sistemática. In: Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE). Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação.
Compilatio (2023), L'IA dans l'enseignement : résultats détaillés d'une enquête où étudiants et enseignants confrontent leurs regards. Disponível em: [link]. Acesso em: 03 fev 2026.
Cormack, G. V., Clarke, C. L. A. and Buettcher, S. (2009). Reciprocal rank fusion outperforms condorcet and individual rank learning methods. In: Proceedings of the 32nd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR '09), p. 758–759. DOI: 10.1145/1571941.1572114.
Escalante, J., Pack, A. and Barrett, A. (2023). AI-generated feedback on writing: insights into efficacy and ENL student preference. International Journal of Educational Technology in Higher Education, v. 20, p. 57.
Falcão, T. P., Arêdes, V., Souza, S., et al. (2020). Tutoria: uma Plataforma para Apoiar Boas Práticas de Feedback no Processo de Ensino e Aprendizagem. In Congresso Brasileiro de Informática na Educação (CBIE). SBC.
Gao, Y., Xiong, Y., Gao, X., Jia, K., Pan, J., Bi, Y., Dai, Y., Sun, J., Wang, M. and Wang, H. (2024). Retrieval-augmented generation for large language models: A survey. arXiv preprint, p. arXiv:2312.10997. DOI: 10.48550/arXiv.2312.10997.
Ghimire, A. and Edwards, J. (2024). Generative AI adoption in classroom in context of technology acceptance model (TAM) and the innovation diffusion theory (IDT). arXiv preprint, p. arXiv:2406.15360. DOI: 10.48550/arXiv.2406.15360.
Huber, J. and Troynikov, A. (2022). Chroma: Open-source embedding database for AI applications. Disponível em: [link]. Acesso em: 10 mar. 2026.
Hüsch, M., N. Horstmann and A. Breiter (2025), Künstliche Intelligenz im Studium – die Sicht von Studierenden im Wintersemester 2024/25. Disponível em: [link]. Acesso em: 03 fev 2026.
Kaplan, A. and Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who's the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, v. 62, n. 1, p. 15–25. DOI: 10.1016/j.bushor.2018.08.004.
Kasneci, E. et al. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, v. 103, p. 102274.
Klesel, M. and Wittmann, H. F. (2025). Retrieval-augmented generation (RAG). Business & Information Systems Engineering, v. 67, n. 4, p. 551–561. DOI: 10.1007/s12599-025-00945-3.
Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Karpukhin, V., Goyal, N., Küttler, H., Lewis, M., Yih, W., Rocktäschel, T., Riedel, S., and Kiela, D. (2020). Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020), v. 33, p. 9459–9474. arXiv:2005.11401.
Liu, T.-Y. (2009). Learning to rank for information retrieval. Foundations and Trends in Information Retrieval, v. 3, n. 3, p. 225–331. DOI: 10.1561/1500000016.
Li, Z., Wang, Z., Wang, W., Hung, K., Xie, H. and Wang, F. L. (2025). Retrieval-augmented generation for educational application: A systematic survey. Computers and Education: Artificial Intelligence, v. 8, p. 100417. DOI: 10.1016/j.caeai.2025.100417.
Nascimento, S. O., Gonçalves, E., Oliveira, M. A. and Barros, E. F. (2025). BichoBot – A chatbot to assist in the reception of incoming university students. In: Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC). Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação. DOI: 10.5753/eniac.2025.13665.
Machado, R., Nascimento, M., Bomfim, M., et al. (2024). Homero: Uma Plataforma de EaD com Inteligência Artificial para Aprendizagem Adaptativa e Personalizada. In Congresso Brasileiro de Informática na Educação (CBIE). SBC.
Mesquita, A. W. et al. (2025). Hello, Freire! How can you help me? A smart chatbot to enhance access to academic opportunities and institutional matters. In: Anais de evento da SBC. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação.
Moorhouse, B. L., Yeo, M. A., and Wan, Y. (2023). Generative AI tools and the evolving landscape of higher education: Policy considerations and pedagogical implications. Computers and Education: Artificial Intelligence, v. 4, 100152. DOI: 10.1016/j.caeai.2023.100152.
Murtaza, M., Ahmed, Y., Shamsi, J. A., Sherwani, F. and Usman, M. (2022). AI-based personalized e-learning systems: Issues, challenges, and solutions. IEEE Access, v. 10, p. 81323–81342.
OECD (2026). OECD Digital Education Outlook 2026: Exploring Effective Uses of Generative AI in Education. Paris: OECD Publishing. Disponível em: [link]. Acesso em: 03 fev 2026.
Pal, A., Umapathi, L. K. and Sankarasubbu, M. (2023). Med-HALT: Medical domain hallucination test for large language models. arXiv preprint, p. arXiv:2307.15343. DOI: 10.48550/arXiv.2307.15343.
Pascal, F., F. Taddéi, M. de Falco and É.-P. Gallié (2025), IA et Enseignement Supérieur: Formation, Structuration et Appropriation par la Société, Ministère chargé de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche. Disponível em: [link]. Acesso em: 26 dez 2025.
Pires, R., Moro, F. and Frigo, L. B. (2025). Educação e regulação da inteligência artificial nas universidades públicas brasileiras. Cuaderno Activa, v. 1, n. 1. DOI: 10.53995/20278101.2042.
Rayzer, L. P. B. and Santos, F. (2026). Explorando o uso de LLMs com RAG para simplificar o acesso às normativas da Universidade do Estado de Santa Catarina. Regae: Revista de Gestão e Avaliação Educacional, v. 15, n. 24. DOI: 10.5902/2318133895063.
Robertson, S. E. and Zaragoza, H. (2009). The probabilistic relevance framework: BM25 and beyond. arXiv preprint, p. arXiv:0904.3088.
Rodrigues, G. B., Beal, F., Marcon, M., Souza, A. C. C., Ortoncelli, A. R., Souza, F. C. M. and Silva, R. A. (2025). Sabiá: Um chatbot de inteligência artificial generativa para suporte no dia a dia do ensino superior. arXiv preprint, p. arXiv:2511.10787. DOI: 10.48550/arXiv.2511.10787.
Rong, H. and C. Chun (2024), Digital Education Council Global AI Student Survey 2024, Digital Education Council. Disponível em: [link]. Acesso em: 03 fev 2026.
Silva, L. and Nascimento, XX. (2023). Chatbot polímata: Um chatbot de código aberto para apoio acadêmico na unifap. Trabalho de conclusão de curso (bacharelado em computação), Universidade Federal do Amapá, Macapá, Brasil.
Souza, W. F. V., Nogueira, I. L. and Souza, A. V. (2025). Assistente virtual inteligente para instituições educacionais: aplicação da técnica RAG no IFBot. In: Anais do Workshop sobre as Implicações da Computação na Sociedade (WICS), p. 217–224. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação. DOI: 10.5753/wics.2025.7986.
Sun, H., Wang, Y. and Zhang, S. (2024). Retrieval-augmented generation for domain-specific question answering: A case study on Pittsburgh and CMU. arXiv preprint, p. arXiv:2411.13691. DOI: 10.48550/arXiv.2411.13691.
UNESCO. (2025) Two-thirds of higher education institutions have or are developing guidance on AI use. Disponível em: [link]. Acesso em: 1 mar. 2026.
Universidade Federal da Bahia (2025). Guia para uso ético e responsável da inteligência artificial generativa na Universidade Federal da Bahia. Salvador, BA.
Universidade Federal do Ceará (2025). Portaria nº 39/PRPPG/UFC, de 01 de outubro de 2025. Dispõe sobre a obrigatoriedade de submissão de trabalhos acadêmicos à ferramenta de verificação de similaridade e regulamenta o uso de inteligência artificial. Fortaleza, CE.
Universidade Federal de Minas Gerais (2024). Recomendações para o uso de ferramentas de inteligência artificial nas atividades acadêmicas. Belo Horizonte, MG.
Universidade Federal da Paraíba (2025). Resolução nº 57/2025. Revoga a Resolução nº 53/2019 e institui a política de integridade acadêmica e científica no âmbito da Universidade Federal da Paraíba. João Pessoa, PB.
Vierhauser, M., Sauerwein, C., Antensteiner, T., & Hatmanstorfer, S. (2024). Learning Analytics Support in Higher-Education: Towards a Multi-Level Shared Learning Analytics Framework. In Proceedings of the 16th International Conference on Computer Supported Education.
Wahdiana, D., Ekohariadi, E., & Suhartini, R. (2025). Clustering Cadet Training Performance Using K-Means and Ward's Method Evidence from OTMon Maritime Monitoring System. Journal of Applied Data Sciences, 6(4), 2741-2757.
Publicado
05/10/2026
Como Citar
DOS SANTOS, Anna Myllenne Araújo; DE QUEIROZ, Maria Jane; LIMA JUNIOR, Heraldo Gonçalves; RICARTE, Danielle Rousy Dias; LINO, Natasha Correia Queiroz.
LIA: Um Chatbot para Consulta de Diretrizes de Inteligência Artificial em Universidades Brasileiras. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (SBIE), 37. , 2026, Goiânia/GO.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2026
.
p. 487-502.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbie.2026.27205.
