Análise Colaborativa Humano-IA das Arquiteturas Metodológicas de Teses de Doutoramento em Educação

A presença da Inteligência Artificial (IA) atravessa hoje todas as etapas da produção científica, desde o refinamento das ideias iniciais à conformação final do manuscrito às normas específicas de um periódico. O crescente ecossistema de ferramentas impõe, entretanto, um letramento digital ancorado em princípios éticos e responsabilidade social, tornando inviável produzir conhecimento ignorando os seus efeitos sobre as investigações qualitativas. Neste contexto, interessa‑nos examinar a arquitetura metodológica e os critérios que sustentam a sua alta qualidade. Realizamos um estudo de caso qualitativo, analisando 70 teses defendidas entre 2018 e 2023 numa universidade portuguesa. A avaliação seguiu o modelo AbdudtivAI, que explora os modelos dedutivo e indutivo, alicerçado com a instrução da cadeia de pensamento (Chain of Thought Prompting). O AbdudtivAI está estruturado em 8 fases e tem por base a colaboração humano‑IA e foi construído para a análise de dados qualitativos. Dois investigadores utilizaram o software webQDA para a análise de conteúdo, enquanto dois agentes de IA, construídos a partir de perfis académicos anónimos de especialistas em pesquisa qualitativa e na área da Educação, foram integrados para testar as codificações iniciais em duas LLMs distintas. Utilizou-se um sistema híbrido de categorias dedutivas e indutivas com apoio dos agentes, seguido de uma codificação humano‑agente. Ciclos sucessivos de Chain of Thought refinaram o sistema até atingir elevada fiabilidade. Seguidamente, codificou‑se todo o material empírico de forma híbrida, relegando casos ambíguos à decisão dos analistas humanos. Os resultados revelam desenhos metodológicos com sólida coerência epistemológica e articulação transparente entre objetivos, métodos e técnicas analíticas. O modelo AbdudtivAI demonstrou‑se poderoso, embora exija supervisão humana atenta para garantir rigor e responsabilização. Concluímos que a adoção criteriosa da IA eleva a qualidade da pesquisa qualitativa sem prescindir da avaliação crítica do investigador.