Universidade Federal de Alagoas Maceió, 11 de Julho de 2025

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular: MÓDULO
Unidade Responsável: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO PROFISSIONAL EM ENSINO NA SAÚDE (11.00.43.49.06)
Código: PPGES-0540
Nome: FERRAMENTAS COM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA ENSINO, PESQUISA, GESTÃO E EXTENSÃO
Carga Horária Teórica: 0 h.
Carga Horária Prática: 30 h.
Carga Horária de Ead: 0 h.
Carga Horária Total: 30 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional: Não
Matriculável On-Line: Sim
Horário Flexível da Turma: Sim
Horário Flexível do Docente: Sim
Obrigatoriedade de Nota Final: Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação: Não
Necessita de Orientador: Não
Exige Horário: Sim
Permite CH Compartilhada: Não
Permite Múltiplas Aprovações: Não
Quantidade de Avaliações: 3
Ementa/Descrição: Estudo e aplicação de ferramentas baseadas em inteligência artificial (IA) nos diversos campos da atuação acadêmica em saúde: ensino (tutoria inteligente, geração de conteúdos adaptativos), pesquisa (análise de dados, revisão de literatura assistida), gestão (sistemas de apoio à decisão, automação de processos) e extensão (plataformas de engajamento, chatbots de orientação). Discussão de aspectos éticos, de privacidade e de governança de dados na utilização de IA. Objetivo Geral Capacitar o discente a selecionar, configurar e aplicar ferramentas de inteligência artificial em projetos de ensino, pesquisa, gestão e extensão em saúde, de modo a otimizar processos, melhorar a qualidade das atividades e ampliar o alcance das ações. Objetivos Específicos Compreender princípios e terminologia de IA e aprendizado de máquina. Avaliar criticamente aplicações de LLMs (por ex., ChatGPT, Bard) em atividades de ensino e tutoria. Utilizar plataformas de mineração de dados e análise assistida por IA para revisão bibliográfica e exploração de grandes bases de dados. Implementar sistemas de apoio à gestão acadêmica, como previsão de demanda e automação de rotinas administrativas. Projetar soluções de extensão mediadas por IA (chatbots, sistemas de recomendação para público externo). Identificar riscos éticos, de privacidade e viés algorítmico, propondo estratégias de mitigação. Metodologia Aulas expositivas e demonstrações práticas: apresentação de ferramentas e estudos de caso reais. Oficinas hands-on: uso de APIs (OpenAI, Gemini), plataformas RPA e ferramentas de visualização. Seminários e debates: discussão de artigos e diretrizes éticas. Mentoria contínua: supervisão individualizada dos projetos. Avaliação Relatórios de vivência em oficinas (semanas 3–9): 30 % Projeto hands-on (proposta e protótipo inicial, implementação e testes): 50 % Apresentação final e autoavaliação crítica: 20 %
Referências: ALMEIDA, Francisco Eduardo de. Inteligência Artificial: fundamentos e aplicações. 2. ed. São Paulo: Érica, 2021. MORAN, José Manuel. Metodologias ativas com uso de tecnologias digitais. 3. ed. São Paulo: Penso, 2021. SILVA, Maria Lúcia; OLIVEIRA, Fernando de. Ferramentas de IA na pesquisa e extensão universitária. Porto Alegre: Sulina, 2023. Bibliografia Complementar ORGANIZAÇÃO PARA A COOPERAÇÃO E DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO. Intelligent Systems and Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities. Paris: OECD Publishing, 2020. ORGANIZAÇÃO DAS NAÇÕES UNIDAS PARA A EDUCAÇÃO, A CIÊNCIA E A CULTURA. Inteligência Artificial na Educação: desafios e oportunidades para o desenvolvimento sustentável. Paris: UNESCO, 2021. CASTELLS, Manuel. A sociedade em rede. 6. ed. São Paulo: Paz e Terra, 2009. MORIN, Edgar. Introdução ao pensamento complexo. 10. ed. Porto Alegre: Sulina, 2008.

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