INTENCIONALIDADE INFORMACIONAL E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

UM ESTUDO APLICADO COM O EYE-TRACKING

Autores

Palavras-chave:

intencionalidade informacional, inteligência artificial generativa, eye-tracking

Resumo

Os estudos na Ciência da Informação priorizam o viés humano nas interações tecnológicas, destacando a perspectiva da Pós-Fenomenologia como base para compreender a relação mútua entre sujeitos e tecnologias emergentes. Nesse contexto, a Intencionalidade Informacional surge como um contributo essencial para analisar as mediações entre as capacidades humanas e as funcionalidades das máquinas. O objetivo foi analisar a relação dos sujeitos com as inteligências artificiais generativas de âmbito acadêmico-científico, utilizando a tecnologia de eye-tracking e entrevistas para visualizar impactos na Intencionalidade humana, padrões de comportamento e percepções. A metodologia caracterizou-se como uma pesquisa qualitativa, descritivo-analítica e aplicada com trinta e oito participantes voluntários. Foram realizados testes de interação controlados nas ferramentas Consensus e SapientIA, aliados a entrevistas, para compreender as relações e os níveis de percepção dos sujeitos. Os resultados revelaram que a atenção visual se concentra prioritariamente nas sínteses de textos, evidenciando a busca por imediatismo e otimização de tempo na rotina acadêmica. Observou-se desconhecimento de diretrizes éticas e de ferramentas científicas, predominando o sentimento de insegurança frente ao avanço tecnológico. As considerações finais apontam que a interação com a inteligência artificial configura uma relação de urgência que molda a construção de bagagem cognitiva. Conclui-se que o mapeamento da Intencionalidade Informacional exige uma visão individual para os fatores que a compõem e se manifestam dentro do fenômeno informacional e moldam o sujeito, recomendando-se o aprofundamento de estudos teóricos e aplicados com o contributo para compreender cada vez mais os impactos e as transformações na produção de conhecimento.

Biografia do Autor

  • Fernanda Alves Sanchez, Universidade Estadual Paulista (Unesp)

    Formação:  Doutora em Ciência da Informação - Área de concentração: Informação, Tecnologia e Conhecimento pela Universidade Estadual Paulista (Unesp). Mestre me Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista (Unesp). Graduação em Arquivologia pela Universidade Estadual Paulista (Unesp). Especialista em Processos didáticos-pedagógicos para cursos na modalidade a distância pela Universidade Virtual do Estado de São Paulo (UNIVESP). Atualmente faz Pós-Doutorado financiado pelo CNPq e vínculo institucional com a Universidade Estadual Paulista (Unesp).

  • Silvana Aparecida Borsetti Gregório Vidotti, Universidade Estadual Paulista (Unesp), Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

    Formacão: Licenciada em Matemática pelo Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas da UNESP.  Especialista em Ciência da Computação pelo Instituto de Ciências Matemáticas de São Carlos da USP. Mestre em Ciências - área de concentração - Ciências da Computação e Matemática Computacional - pelo Instituto de Ciências Matemáticas de São Carlos da USP. Doutora em Educação - área de concentração Educação Brasileira - pela Faculdade de Filosofia e Ciências da UNESP

  • Gustavo Camossi, Universidade Estadual Paulista (Unesp), Universidade de Marília

    Formação:  Mestre em Ciência da Informação - Área de concentração: Informação, Tecnologia e Conhecimento pela Universidade Estadual Paulista (Unesp). Bacharel em Administração com habilitação em Marketing pelo Centro Universitário Eurípedes de Marília (UNIVEM). Especialista em Logística pelo Centro Universitário de Lins (UNILINS), graduado em Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas ( FATEC - Garça). Especialista em Ciência de Dados e Big Data pela Pontifícia Universidade Católica campos de Minas Gerias (PUC Minas).

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Publicado

13-11-2026

Volume dos Anais

Seção

GT 8 – Dados, Informação e Tecnologia

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