Reconfigurações da produção científica com LLMs no ensino superior : literatura, governança institucional e práticas de pesquisadores

Abstract

A incorporação de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) à produção científica tem sido associada tanto a possibilidades de apoio às atividades de pesquisa quanto a questões relacionadas à validação, à transparência, à responsabilidade e à governança de seu uso. Nesse contexto, esta dissertação teve como objetivo compreender a incorporação de LLMs à produção científica no ensino superior a partir da articulação entre a governança institucional formalizada da inteligência artificial generativa e a reconfiguração sociomaterial das práticas de pesquisadores. Para atender a esse objetivo, foram desenvolvidos três artigos complementares, cada um vinculado a um objetivo específico da dissertação. O primeiro realizou uma revisão sistemática qualitativa de 20 estudos empíricos e identificou maior concentração de pesquisas em ensino e aprendizagem e na perspectiva discente, enquanto pesquisa e escrita acadêmica e governança e gestão acadêmica apresentaram menor representação. A síntese resultou em um modelo analítico centrado na tensão entre eficiência e legitimidade acadêmica. O segundo artigo analisou sete documentos institucionais de universidades selecionadas do Brasil e do Reino Unido e identificou diferentes configurações de governança da IA generativa na pesquisa científica, com convergência quanto à transparência e à responsabilidade humana final e menor uniformidade quanto à não atribuição de autoria à IA. O terceiro artigo, baseado em 11 entrevistas semiestruturadas analisadas pelo Framework Method, indicou que, nos relatos analisados, a incorporação dos LLMs às práticas de pesquisa ocorre de forma seletiva e situada. A análise formulou as noções de delegação situada, reconfiguração por deslocamento e legitimidade situada, articuladas pela curadoria. Em conjunto, os estudos permitem compreender a incorporação dos LLMs à produção científica a partir do estado do conhecimento, da governança institucional formalizada e da reconfiguração situada das práticas. A dissertação contribui ao articular analiticamente esses componentes, preservando suas diferenças e sem pressupor correspondência direta entre a governança formalizada e as práticas relatadas.

The incorporation of large language models (LLMs) into scientific production has been associated both with opportunities to support research activities and with issues related to the validation, transparency, accountability, and governance of their use. In this context, this dissertation aimed to understand the incorporation of LLMs into scientific production in higher education through the articulation between the formalized institutional governance of generative artificial intelligence and the sociomaterial reconfiguration of researchers’ practices. To address this objective, three complementary articles were developed, each linked to a specific objective of the dissertation. The first conducted a qualitative systematic review of 20 empirical studies and identified a greater concentration of research on teaching and learning and on student perspectives, whereas research and academic writing and academic governance and management were less represented. The synthesis resulted in an analytical model centered on the tension between efficiency and academic legitimacy. The third article, based on 11 semi-structured interviews analyzed using the Framework Method, indicated that, in the accounts analyzed, the incorporation of LLMs into research practices occurs selectively and in a situated manner. The analysis formulated the notions of situated delegation, reconfiguration through displacement, and situated legitimacy, articulated through curation. Taken together, the studies provide an understanding of the incorporation of LLMs into scientific production through the state of knowledge, formalized institutional governance, and the situated reconfiguration of practices. The dissertation contributes by analytically articulating these components, preserving their differences, and without presupposing a direct correspondence between formalized governance and the reported practices.