A inteligência artificial generativa já está transformando a forma como pesquisamos, ensinamos, escrevemos, organizamos informações e produzimos conhecimento. Ferramentas como ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, NotebookLM, Gamma, Canva AI e outras aplicações passaram a integrar a rotina de professores, pesquisadores, estudantes, gestores, profissionais jurídicos e todos aqueles que trabalham com textos, dados, documentos, aulas, relatórios, projetos e decisões estratégicas.

Mas o verdadeiro diferencial não está apenas em saber usar uma ferramenta de IA. Está em compreender como integrar essas tecnologias com método, ética, segurança, responsabilidade e pensamento crítico.

O curso Inteligência Artificial para Pesquisa, Ensino e Gestão do Conhecimento, promovido pelo IODA – Instituto Observatório do Direito Autoral, foi criado para capacitar profissionais que desejam ir além do uso casual da IA e aprender a aplicá-la em atividades acadêmicas e profissionais de forma qualificada.

Ao longo da formação, os participantes aprenderão a utilizar aplicativos de IA para apoiar a pesquisa, a revisão bibliográfica, a produção textual, a preparação de aulas, a criação de apresentações, a análise de documentos, a organização de bases de conhecimento e a construção de workflows inteligentes.

A proposta combina prática, reflexão crítica e responsabilidade institucional, abordando temas essenciais como autoria, direitos autorais, integridade acadêmica, proteção de dados, confiabilidade das informações, uso ético da IA e governança do conhecimento.

Mais do que um curso sobre ferramentas, esta é uma formação para quem deseja transformar a inteligência artificial em aliada da pesquisa, do ensino, da produtividade intelectual e da gestão responsável do conhecimento.

Com base nas discussões recentes da CAPES sobre IA na pesquisa, no fomento e na integridade científica, e no Referencial do MEC para uso responsável de IA na educação, o curso combina fundamentos institucionais, demonstrações de aplicativos, construção de prompts, organização de bases de conhecimento, workflows acadêmicos e governança da IA no Ensino Superior

Pesquisa acadêmica, docência universitária, aplicativos de IA e gestão responsável do conhecimento

Aprenda a utilizar ferramentas de inteligência artificial na pesquisa, na docência, na produção acadêmica e na gestão do conhecimento com método, ética, segurança e responsabilidade institucional.

Por que este curso é importante agora?

A inteligência artificial já está transformando o Ensino Superior.

Ela impacta a forma como professores planejam aulas, estudantes produzem trabalhos, pesquisadores revisam literatura, grupos de pesquisa organizam conhecimento, programas de pós-graduação estruturam atividades, revistas científicas lidam com autoria e instituições definem políticas acadêmicas.

A diferença, agora, está entre utilizar IA de forma improvisada ou aprender a integrá-la com método, criticidade, responsabilidade acadêmica e segurança jurídica.

O curso Inteligência Artificial no Ensino Superior foi criado para preparar docentes, pesquisadores, estudantes, gestores acadêmicos e profissionais do Direito para o uso qualificado da IA em atividades de ensino, pesquisa, produção científica, avaliação, extensão e gestão do conhecimento.

A formação dialoga com discussões recentes da CAPES, sobre inteligência artificial na pesquisa, no fomento e na integridade científica, e com o Referencial do Ministério da Educação para o desenvolvimento e uso responsáveis de IA na educação, especialmente no que se refere à Educação Superior, à Pós-Graduação, à governança institucional, à proteção de dados, à autoria acadêmica e à supervisão humana.

Mais do que ensinar ferramentas, o curso propõe uma formação prática e estratégica para quem deseja usar IA com responsabilidade, preservar a autoria intelectual, evitar riscos de plágio, proteger dados sensíveis e construir workflows acadêmicos inteligentes.

Para quem é este curso?

Este curso é indicado para:

professores;
pesquisadores;
estudantes de graduação;
estudantes de mestrado e doutorado;
orientadores acadêmicos;
coordenadores de curso;
coordenadores de programas de pós-graduação;
integrantes de grupos de pesquisa;
editores de revistas científicas;
gestores acadêmicos;
advogados e profissionais jurídicos;
profissionais de inovação educacional;
profissionais que desejam aplicar IA em pesquisa, ensino, produção textual e gestão do conhecimento.

Não é necessário conhecimento prévio de programação.

O curso foi pensado para usuários não técnicos que desejam aplicar inteligência artificial com clareza, método, segurança e responsabilidade.

O que você vai aprender

Ao longo das 7 aulas, você aprenderá a:

compreender os impactos da inteligência artificial no Ensino Superior;
utilizar ferramentas como ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, NotebookLM, Gamma, Canva AI e Julius AI;
construir prompts acadêmicos mais precisos e eficientes;
aplicar IA na revisão bibliográfica e na produção científica;
preparar aulas, atividades e avaliações com apoio de IA;
organizar documentos, fontes e bases de conhecimento;
criar workflows acadêmicos inteligentes;
usar IA para fichamentos, matrizes teóricas, relatórios e apresentações;
identificar riscos de alucinações, vieses, plágio e citações falsas;
preservar autoria, integridade acadêmica e responsabilidade intelectual;
compreender os impactos da IA sobre direitos autorais e propriedade intelectual;
proteger dados pessoais e informações sensíveis;
elaborar protocolos de uso responsável da IA em disciplinas, grupos de pesquisa e instituições.

O que você leva ao final do curso

Ao final da formação, o participante terá condições de desenvolver produtos aplicáveis à sua realidade acadêmica ou profissional, como:

workflow acadêmico com IA;
protocolo de uso responsável da IA;
mapa pessoal de ferramentas de IA;
modelo de declaração de uso de IA;
matriz de revisão bibliográfica;
modelo de atividade avaliativa compatível com IA generativa;
checklist de integridade acadêmica;
roteiro de uso responsável de IA para estudantes;
plano preliminar de gestão de conhecimento;
guia de boas práticas para disciplinas, grupos de pesquisa ou programas de pós-graduação.

A proposta é que o participante saia do curso com instrumentos concretos para aplicar imediatamente em sua rotina de pesquisa, docência, orientação, produção acadêmica ou gestão institucional.

Corpo docente

O curso será conduzido por Marcos Wachowicz, Razer Montaño, Luciana R. Wachowicz, Thierry Kotinda, Oscar Cidri e Jonatas, profissionais com mais de 15 anos de experiência no Ensino Superior, na pesquisa acadêmica e no desenvolvimento de tecnologias educacionais.

Com atuação multidisciplinar, o corpo docente reúne conhecimento jurídico, acadêmico, tecnológico e pedagógico para oferecer uma formação prática e crítica sobre o uso responsável da inteligência artificial na pesquisa, no ensino e na gestão do conhecimento.

Programa do curso

Aula 1

Inteligência Artificial no Ensino Superior: contexto, oportunidades e riscos

A primeira aula apresenta o panorama da inteligência artificial generativa no Ensino Superior, destacando seus impactos na pesquisa, na docência, na extensão, na produção acadêmica e na gestão institucional.

Serão abordadas as oportunidades trazidas pela IA, como apoio à produtividade, revisão de literatura, organização de conhecimento, inovação pedagógica e personalização de atividades. Também serão discutidos riscos como alucinações, vieses, plágio, dependência acrítica, desigualdades digitais e perda de autonomia intelectual.

A aula também introduz os debates institucionais da CAPES e do MEC sobre IA, integridade acadêmica, supervisão humana, transparência e responsabilidade.

Atividade prática: diagnóstico inicial da rotina acadêmica ou profissional do participante, com identificação de atividades que podem ser aprimoradas com IA.

Aula 2

Aplicativos e ferramentas de IA para a vida acadêmica e profissional

Esta aula será dedicada à apresentação prática das principais ferramentas de IA aplicáveis à vida acadêmica e profissional.

Serão analisadas ferramentas como ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, NotebookLM, Gamma, Canva AI, Julius AI e plataformas de automação. O objetivo é compreender as diferenças entre essas soluções, suas potencialidades, seus limites e os cuidados necessários em relação à privacidade, aos dados sensíveis, à propriedade intelectual e à confiabilidade dos resultados.

A aula mostrará a diferença entre utilizar uma ferramenta isolada e construir um workflow acadêmico inteligente, combinando aplicativos, documentos, prompts, bases de conhecimento e checkpoints humanos.

Atividade prática: construção de um mapa pessoal de ferramentas de IA para pesquisa, docência, produção textual, análise de dados, apresentações e gestão do conhecimento.

Aula 3

IA aplicada à docência universitária e à aprendizagem ativa

A terceira aula aborda o uso da IA no planejamento de aulas, na criação de materiais didáticos, na elaboração de estudos de caso, na construção de atividades orientadas e no desenho de avaliações compatíveis com a nova realidade tecnológica.

Serão discutidas estratégias para estimular pensamento crítico, criatividade, autoria discente e aprendizagem ativa em ambientes mediados por IA. A aula também tratará dos riscos de terceirização do esforço cognitivo dos estudantes e da necessidade de o professor permanecer como mediador crítico do processo formativo.

Atividade prática: redesenho de uma atividade avaliativa universitária, com definição de critérios de uso permitido da IA, exigência de reflexão crítica, verificação de fontes e declaração de uso da ferramenta.

Aula 4

IA aplicada à pesquisa acadêmica, revisão bibliográfica e produção científica

Esta aula tratará do uso da IA em atividades de pesquisa acadêmica, revisão bibliográfica, fichamentos, análise documental, construção de matrizes teóricas e formulação de problemas de pesquisa.

Serão abordadas formas de utilizar IA para organizar autores, conceitos, categorias, argumentos, convergências, divergências e lacunas de pesquisa. Também serão discutidos os limites da IA na interpretação científica, o risco de citações inexistentes e a necessidade de verificação rigorosa das fontes.

O material da CAPES destaca que ferramentas de IA podem apoiar a revisão de literatura, identificar tendências emergentes e sugerir hipóteses de pesquisa, mas também alerta para desafios éticos, metodológicos e de confiabilidade.

Atividade prática: construção de uma matriz de revisão bibliográfica assistida por IA.

Aula 5

Autoria, integridade acadêmica, direitos autorais e produção textual com IA

A quinta aula discutirá o uso responsável da IA na produção textual acadêmica e profissional.

Serão analisadas questões como autoria, plágio, direitos autorais, propriedade intelectual, declaração de uso de IA, transparência metodológica, rastreabilidade das intervenções realizadas com ferramentas generativas e responsabilidade intelectual do estudante, do professor e do pesquisador.

A aula também abordará a diferença entre o uso legítimo da IA como apoio à escrita, revisão e organização de ideias e o uso inadequado que compromete a autoria, a integridade acadêmica e a confiabilidade da produção científica.

O Referencial do MEC identifica como desafio específico a proteção dos direitos autorais, da propriedade intelectual e a prevenção do plágio no uso de inteligência artificial generativa.

Atividade prática: elaboração de um modelo de declaração de uso responsável de IA em trabalhos acadêmicos, artigos, relatórios, dissertações, teses ou materiais didáticos.

Aula 6

Gestão de conhecimento profissional e acadêmico: bases documentais, assistentes e workflows

A sexta aula será dedicada à construção de sistemas acadêmicos de trabalho com IA.

O foco será a passagem do uso pontual de ferramentas para a criação de workflows inteligentes, combinando documentos, aplicativos, bases de conhecimento, prompts estruturados, engenharia de contexto e validação humana.

Serão trabalhadas possibilidades de uso da IA para organizar disciplinas, grupos de pesquisa, projetos de extensão, eventos científicos, boletins, revistas acadêmicas, relatórios institucionais, pareceres, artigos, jurisprudência, regulamentos e materiais de aula.

Atividade prática: desenho de um workflow acadêmico com IA, contendo etapas, ferramentas, documentos, critérios de validação e pontos de supervisão humana.

Aula 7

Governança da IA no Ensino Superior: ética, proteção de dados e políticas institucionais

A última aula tratará da governança institucional da IA em universidades, faculdades, programas de pós-graduação, grupos de pesquisa e ambientes profissionais.

Serão abordados temas como políticas internas de uso responsável, comissões de ética, avaliação de impacto algorítmico, proteção de dados pessoais, LGPD, transparência, explicabilidade, responsabilização, supervisão humana significativa e critérios para adoção de plataformas educacionais com IA.

O Referencial do MEC destaca que a incorporação da IA na educação exige governança robusta, documentação de processos, gestão de riscos, avaliação de impacto algorítmico, proteção de dados, transparência e supervisão humana significativa.

Atividade final: apresentação de protocolo, workflow ou guia de uso responsável da IA aplicável à realidade do participante.

Diferenciais do curso

Formação baseada em referenciais atuais

O curso dialoga com documentos recentes da CAPES e do MEC sobre inteligência artificial, pesquisa acadêmica, integridade científica, Ensino Superior, governança educacional e uso responsável da tecnologia.

Foco específico no Ensino Médio e Superior

A formação foi pensada para a realidade de professores, pesquisadores, estudantes, gestores acadêmicos, grupos de pesquisa, programas de pós-graduação e profissionais jurídicos.

Aula prática sobre aplicativos

O curso inclui um encontro específico sobre ferramentas de IA, com análise dos principais aplicativos disponíveis e seus usos em atividades acadêmicas e profissionais.

Ênfase em integridade acadêmica

O curso enfrenta diretamente temas como plágio, autoria, direitos autorais, alucinações, citações falsas, declaração de uso de IA e responsabilidade intelectual.

Aplicação imediata

Cada aula gera uma atividade prática, permitindo que o participante aplique o conteúdo em sua rotina de pesquisa, docência, orientação, produção acadêmica ou gestão institucional.

Construção de workflows

A formação não se limita ao uso de prompts isolados. O participante aprenderá a estruturar fluxos de trabalho com múltiplas ferramentas, documentos, critérios de validação e supervisão humana.

Metodologia

O curso combina teoria, prática e aplicação imediata.

As aulas serão desenvolvidas por meio de:

exposições dialogadas;
demonstrações de ferramentas;
exercícios práticos;
análise de casos;
construção de prompts;
elaboração de matrizes e workflows;
discussão sobre ética, autoria, direitos autorais, LGPD e integridade acadêmica;
desenvolvimento de produto final aplicável.

A proposta parte da premissa de que a IA deve ampliar, e não substituir, a atuação humana. O professor, pesquisador, estudante ou gestor permanece responsável pela formulação do problema, interpretação dos resultados, validação das fontes, tomada de decisão e autoria final.

Informações gerais

Curso: Inteligência Artificial no Ensino Superior
Subtítulo: Pesquisa acadêmica, docência universitária, aplicativos de IA e gestão responsável do conhecimento
Início: 20 de junho
Formato: online ao vivo
Distribuição:

7 aulas online ao vivo de 2h30 cada = 17h30
Atividades práticas e leituras orientadas = 14h30
Elaboração do produto final = 10h

As aulas serão realizadas às terças e quintas-feiras, das 19h às 21h30, em formato online ao vivo.

O formato com dois encontros semanais permite uma aprendizagem contínua, com tempo adequado para assimilação dos conteúdos e realização das atividades práticas.

O total do curso é de 42 horas de atividades.

Investimento: R$ 389,00
Desconto para ex-alunos: 30%
Desconto para pagamento até 10 de junho: 20%
Realização: IODA – Instituto Observatório do Direito Autoral
Certificado: emitido aos participantes que cumprirem os critérios de participação

bolsa social de estudo

O IODA oferece para este curso 10 bolsas sociais no valor de 50% da matrícula. Os critérios utilizados são inspirados naqueles mesmos concedidos em bolsas de universidades.

Para concorrer a uma dessas bolsas, basta preencher o formulário AQUI até o dia 30/05/2026. Após esta data, realizaremos um processo de avaliação das candidaturas e comunicaremos o resultado às pessoas que se candidataram via e-mail de inscrição.

Perguntas frequentes

Preciso saber programar?

Não. O curso é voltado para usuários não técnicos.

O curso é indicado para professores?

Sim. O curso foi pensado especialmente para docentes do Ensino Superior, pesquisadores, estudantes, orientadores e gestores acadêmicos.

O curso ensina a usar aplicativos de IA?

Sim. Uma das aulas será dedicada especificamente aos principais aplicativos de IA aplicados à vida acadêmica e profissional.

O curso aborda direitos autorais e plágio?

Sim. O curso dedica uma aula específica à autoria, integridade acadêmica, direitos autorais, propriedade intelectual e uso responsável de IA.

O curso trata de LGPD e proteção de dados?

Sim. A proteção de dados, a segurança da informação e a governança institucional da IA serão abordadas ao longo do curso, especialmente na aula final.

Haverá certificado?

Sim. O IODA emitirá certificado aos participantes que cumprirem os critérios de participação.

Os descontos são cumulativos?

Não. Os descontos não são cumulativos.

As aulas serão gravadas?

Sim. As aulas também ficam gravadas para consulta dos alunos matriculados por um período de até quatro meses.

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Curso de Inteligência Artificial para Pesquisa, Ensino e Gestão do Conhecimento