EL USO DE HERRAMIENTAS DE IA EN EL ANÁLISIS COMPLEMENTARIO DE ENTREVISTAS: ADECUACIONES, INADECUACIONES Y LÍMITES EN UN ESTUDIO DE CASO
DOI:
https://doi.org/10.56238/arev7n12-344Palabras clave:
Prompt, Inteligencia Artificial, Entrevistas, Análisis de ContenidoResumen
Este trabajo es un desdoblamiento del análisis manual realizado sobre los datos empíricos recogidos mediante entrevistas con fines de triangulación de datos en una tesis doctoral en Educación. El objetivo del estudio fue examinar el desempeño de cuatro (4) herramientas de inteligencia artificial (IA) como apoyo al análisis de entrevistas, tomando como referencia comparativa el análisis de contenido manual. Las herramientas seleccionadas fueron ChatGPT, Google Gemini, DeepSeek y NotebookLM. Las tres primeras son chatbots utilizados por el público en general, mientras que NotebookLM, basado en Google Gemini, está destinado a usuarios que trabajan con documentos propios. Desde el punto de vista metodológico, el estudio adoptó la elaboración de un prompt estructurado, aplicado a las cuatro herramientas de inteligencia artificial, con el fin de evaluar su eficacia en el análisis de contenido de siete entrevistas, de acuerdo con los procedimientos de categorización propuestos por Laurence Bardin. En este contexto, los resultados y las discusiones señalan, de manera general, las limitaciones de estas herramientas y diversos errores, aunque se observaron algunos aportes inéditos relacionados con la correlación de variables que no habían sido identificados en el análisis manual. Así, con base en el prompt desarrollado, se concluyó que, por un lado, el uso de la IA como herramienta central en el análisis de entrevistas no se configura como una vía de investigación segura. Por otro lado, la IA puede utilizarse como una condición complementaria para el análisis de entrevistas, después de los análisis críticos del investigador, articulados con las impresiones observadas durante la recopilación de los datos empíricos.
Descargas
Referencias
ARÃO, Cristian. Por trás da inteligência artificial: uma análise das bases epistemológicas do aprendizado de máquina. TRANS/FORM/AÇÃO: revista de filosofia da Unesp, v. 47, n. 3, p.1-17, 2024. DOI: https://doi.org/10.1590/0101-3173.2024.v47.n3.e02400163
BARDIN, Laurence. Análise de conteúdo. Lisboa: Edições 70, 2001.
BRASIL. Decreto nº 10.004, de 5 de setembro de 2019. Institui o Programa Nacional das Escolas Cívico-Militares. Brasília, DF: Presidência da República, 2019.
BRASIL. Decreto nº 11.611/2023, de 19 de julho de 2023. Revoga o Decreto nº 10.004/2019 que institui o Programa Nacional de Escolas Cívico-Militares. Brasília, DF: Presidência da República, 2023.
CÂMARA, Rosana Hoffman. Análise de conteúdo: da teoria à prática em pesquisas sociais aplicadas às organizações. Gerais, Revista Interinstitucional de Psicolia, Belo Horizonte, v. 6, n. 2, p. 179-191, jul. 2013.
DEEPSEEK. O DeepSeek-V3.1 é lançado, o primeiro passo para a era do Agente. [S.l, s.n.], 2025. Disponível em: https://mp.weixin.qq.com/s/WUbmBSapVyvxZe6HobD5Qw. Acesso em: 25 ago. 2025.
GOOGLE. Saiba mais sobre o NotebookLM. Google Support: Help Center. [S.l, s.n.], 2025. Disponível em: https://support.google.com/notebooklm/answer/16164461?hl=en&ref_topic=16164070&sjid=16673903351566900875-SA. Acesso em: 25 ago. 2025.
HEGGLER, João Marcos.; SZMOSKI, Romeu Miqueias.; MIQUELIN, Awdry Feisser. As dualidades entre o uso da inteligência artificial na educação e os riscos de vieses algorítmicos. Educ. Soc., Campinas, v. 46, e289323, p.1-20,2025. DOI: https://doi.org/10.1590/es.289323
IMRAN, Muhammad.; ALMUSHARRAF, Norah. Google Gemini as a next generation AI educational tool: a review of emerging educational technology. Smart Learning Environments, v.11, n.22, p.1-8, 2024. DOI: https://doi.org/10.1186/s40561-024-00310-z
LARGUESA, Ricardo Pupo; MATSUI, Vivian. Engenharia de prompt para DEVS: um guia para aprender a usar a IA antes que a IA aprenda a usar você. São Paulo: AOVS Sistemas de informática, 2024.
MINAS GERAIS. Secretaria de Estado de Educação; CORPO DE BOMBEIROS MILITAR DE MINAS GERAIS. Resolução Conjunta SEE/CBMMG nº 01, de 30 de janeiro de 2024. Institui a Política Educacional de Gestão Compartilhada: Escolas Cívico-Militares no âmbito da rede estadual de ensino de Minas Gerais. Diário Oficial de Minas Gerais, Belo Horizonte, 31 jan. 2024.
MINAYO, Maria Cecília de Souza. O desafio do conhecimento: pesquisa qualitativa em saúde. 7. ed. São Paulo: Hucitec; Rio de Janeiro: Abrasco, 2000.
MINAYO, Maria Cecília de Souza (Org.). Pesquisa social: teoria, método e criatividade. 33. ed. Petrópolis: Vozes, 2013.
NICOLA, Rosane De Mello Santo; AMANTE, Lúcia. Rubricas: avaliação de desempenho orientada às competências na educação superior. Est. Aval. Educ., São Paulo, v. 32, e07582, 2021. Disponível em: http://educa.fcc.org.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-68312021000100220&lng=pt&nrm=iso. Acessos em: 02 nov. 2025. DOI: https://doi.org/10.18222/eae.v32.7582
PARANÁ. Projeto de Lei 21.327, de 20 de dezembro de 2022. Institui o Programa Colégios Cívico-Militares no Estado do Paraná, altera dispositivos da Lei n° 19.130, de 25 de setembro de 2017, revoga parcialmente a Lei n° 20.338, de 6 de outubro de 2020, e dá outras providências. Assembleia Legislativa do Paraná, 2022.
PARREIRA, Artur.; LEHMANN, Lúcia.; OLIVEIRA, Mariana. O desafio das tecnologias de inteligência artificial na Educação: percepção e avaliação dos professores. Ensaio: Avaliação e Políticas Públicas em Educação, Rio de Janeiro, v.29, n.113, p. 975-999, out./dez. 2021. DOI: https://doi.org/10.1590/s0104-40362020002803115
SAMPAIO, Rafael Cardoso; SABBATINI, Marcelo; LIMONGI, Ricardo. Diretrizes para o uso ético e responsável da inteligência artificial generativa: um guia prático para pesquisadores. São Paulo: Sociedade Brasileira de Estudos Interdisciplinares da Comunicação - Intercom, 2024.
SAMPAIO, Rafael Cardoso et al. ChatGPT e outras IAs transformarão a pesquisa científica: reflexões sobre seus usos. Rev. Sociol. Polit, v. 32, e008, p.1-24, 2024. DOI: https://doi.org/10.1590/1678-98732432e008
SICHMAN, Jaime Simão. Inteligência Artificial e sociedade: avanços e riscos. Estudos Avançados, n. 35, v.101, p.37-49, 2021. DOI: https://doi.org/10.1590/s0103-4014.2021.35101.004
SILVA, Danielly Thaynara da Fonseca. Letramentos acadêmicos e inteligência artificial: analisando a simulação da compreensão do artigo acadêmico por meio do CHATGPT. Encontros Bibli, v. 30, p.1-26, 2025. DOI: https://doi.org/10.5007/1518-2924.2025.e103500
STEVENS, Dannelle D.; LEVI, Antonia J. Introduction to rubrics: an assessment tool to save grading time, convey effective feedback, and promote student learning. Virginia, USA: Stylus Publishing, 2013.
THIRY-CHERQUES, Hermano Roberto. Saturação em pesquisa qualitativa: estimativa empírica de dimensionamento. PMKT - Revista Brasileira de Pesquisas de Marketing, Opinião e Mídia, n. 3, p. 20–27, 2009.
UNESCO. Guia para a IA generativa na educação e na pesquisa. Paris: UNESCO, 2024. Disponível em: https://www.unesco.org/pt/articles/guia-para-ia-generativa-na-educacao-e-na-pesquisa. Acesso em: 25 ago. 2025.
