Entre lacunas e consensos: implicações da inteligência artificial para a pesquisa em Educação em Ciências
DOI:
https://doi.org/10.56117/resbenq.2026.v7.e072611Palavras-chave:
Sociologia do conhecimento científico, Teoria Histórico-Cultural da Atividade, ChatGPTResumo
As inteligências artificiais generativas (IA Gen), especialmente chatbots baseados em modelos de linguagem de grande porte (LLMs), têm reconfigurado práticas associadas à busca, organização, síntese e interpretação da literatura. Essa transformação é particularmente sensível em estudos revisionais da pesquisa científica, como estados da arte, mapeamentos, revisões sistemáticas, um tipo de pesquisa reconhecidamente relevante na Educação em Ciências. Com isso, este artigo tem como objetivo discutir conceitualmente como a incorporação desenfreada da IA Gen em pesquisas revisionais pode reconfigurar o sistema de atividades científicas na pesquisa. Metodologicamente, este é um trabalho de natureza qualitativa. Trazemos exemplos da literatura empírica e nos fundamentamos na Teoria Histórico-Cultural da Atividade para descrever e interpretar transformações sociotécnicas na prática revisional. Argumentamos que, quando a mediação técnica se desloca de instrumento para autoridade discursiva, há o risco de homogeneização de ideias e apagamento das lacunas, produzindo sínteses com aparência de consenso. Nesse cenário, surgem apontamentos genéricos e formulações descontextualizadas que substituem a problematização e a contradição natural de um campo científico amplo e plural como a pesquisa em Educação em Ciências. Concluímos apontando que o risco é apropriação acrítica da IA Gen como atalho epistêmico. Também ressaltamos que o uso da IA Gen na pesquisa requer transparência e procedimentos que preservem a visibilidade de dissensos e contradições, reconhecendo-os como motores históricos da produção de conhecimento.
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