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Rafael Antunes dos Santos
, Eliseo Berni Reategui
En diferentes niveles de la educación universitaria, los estudiantes enfrentan desafíos para localizar referencias bibliográficas pertinentes a sus proyectos de investigación, requiriendo un equilibrio entre especificidad y amplitud en la identificación de información relevante. Estudios señalan que habilidades metacognitivas, como el refinamiento de palabras clave y la navegación por categorías organizadas, favorecen la eficiencia y la calidad de las búsquedas. Ante estas dificultades, este artículo investiga el uso combinado del análisis de copalabras y de la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) como estrategia de apoyo al delineamiento del alcance de proyectos de investigación en la educación superior. El estudio adoptó una metodología cuali-cuantitativa, involucrando a 23 estudiantes de grado y posgrado, quienes respondieron a dos formularios intercalados por la entrega de un informe personalizado. Este informe se elaboró a partir de búsquedas en bases bibliográficas integradas al análisis con IAGen, abordando aspectos como la adecuación del tema, sugerencias de palabras clave, estrategias de búsqueda y un glosario de conceptos. Los resultados indicaron que el procedimiento estimuló procesos reflexivos en los estudiantes, siendo que la mayoría consideró la intervención útil, especialmente para ampliar la comprensión temática y refinar la definición de palabras clave. También se evidenció que la eficacia del método depende de la claridad de la información inicial proporcionada por los participantes y del nivel de madurez de los proyectos en desarrollo.
At different levels of higher education, students face challenges in identifyinginformation aligned with their research projects, requiring a balance between specificity andbreadth in locating relevant sources. Studies show that metacognitive skills, such as refiningkeywords and navigating through organized categories, enhance the efficiency and quality ofinformation searches. In light of these challenges, this article investigates the combined use ofword co-occurrence analysis and Generative Artificial Intelligence (GenAI) as a strategy to supportthe definition of research project scopes in higher education. The study employed a qualitativemethodology, involving 23 undergraduate and graduate students who completed twoquestionnaires, interspersed with the delivery of a personalized report. This report was generatedbased on searches in bibliographic databases, integrated with GenAI analysis, and includedkeyword suggestions, search strategies, and a glossary. The results indicated that the procedurestimulated reflective processes in the students, with most considering the intervention useful,particularly for refining keyword definitions. It was also evident that the method’s effectivenessdepends on the clarity of the initial information provided by participants and the maturity level oftheir projects
Em diferentes níveis da educação universitária, estudantes enfrentam desafios paraidentificar informações alinhadas a seus projetos de pesquisa, exigindo equilíbrio entreespecificidade e abrangência na identificação de informações relevantes. Estudos mostram quehabilidades metacognitivas, como o refinamento de palavras-chave e a navegação por categoriasorganizadas, favorecem a eficiência e a qualidade das buscas realizadas. Diante dessasdificuldades, este artigo investiga o uso combinado da análise de coocorrência de palavras e daInteligência Artificial Generativa (IAGen) como estratégia de apoio ao delineamento do escopo deprojetos de pesquisa no ensino superior. O estudo adotou uma metodologia qualitativa,envolvendo 23 estudantes de graduação e pós-graduação, que responderam a dois formuláriosintercalados pela entrega de um relatório personalizado. Esse relatório foi produzido a partir debuscas em bases bibliográficas, integradas à análise com IAGen, e abordou aspectos comosugestões de palavras-chave, estratégias de busca e um glossário. Os resultados indicaram que oprocedimento instigou processos reflexivos nos estudantes, sendo que a maioria considerou aintervenção útil, especialmente para refinar a definição de palavras-chave. Também ficou evidenteque a eficácia do método depende da clareza das informações iniciais fornecidas pelosparticipantes e do nível de maturidade dos projetos em desenvolvimento.
