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Política de Uso Responsável de IA - Engenharia de Software - EngComp

Orientações para usar Inteligência Artificial como apoio à aprendizagem, sem abrir mão da autoria, da ética e do pensamento crítico.

Transparência • Autoria • Validação • Responsabilidade

1 - IA é apoio, não atalho

A ferramenta pode acelerar a pesquisa, a escrita e o desenvolvimento. Mas não substitui o aluno.

O que queremos

Usar IA para investigar, comparar, revisar, testar e evoluir as soluções.

O que não queremos

Entregas automáticas, sem compreensão, sem validação ou sem participação real.

2 - Princípios fundamentais

Transparência - Informar quando, como e para qual finalidade a IA foi usada.
Autoria - O estudante continua responsável pelas escolhas e pela entrega.
Pensamento crítico - Questionar, comparar e validar as respostas geradas.
Privacidade - Não inserir dados pessoais, senhas ou informações confidenciais.
Responsabilidade - Assumir erros, limitações e decisões presentes no trabalho.

Regra central: A IA pode ajudar no caminho, mas a aprendizagem acontece quando o estudante analisa, adapta e defende o resultado. Use para ampliar sua capacidade — não para terceirizar sua responsabilidade.

3 - Usos permitidos

A IA é bem-vinda quando ajuda o estudante a aprender melhor e produzir com mais qualidade.

Compreender conceitos - Pedir explicações, analogias, exemplos e exercícios complementares.
Gerar ideias - Explorar alternativas, possibilidades de solução e caminhos de projeto.
Organizar entregas - Estruturar roteiro, planejamento, backlog, documentação e tarefas.
Revisar texto - Melhorar clareza, ortografia, gramática e coerência da comunicação.
Apoiar código - Sugerir estruturas, testes, depuração e refatorações.
Comparar abordagens - Analisar vantagens, riscos e limitações de cada alternativa.

4 - Usos inadequados

Algumas práticas descaracterizam a aprendizagem e comprometem a integridade acadêmica.

Copiar e colar - Entregar resposta gerada sem análise, adaptação ou autoria.
Fugir da avaliação - Usar IA em avaliações individuais quando não autorizado.
Não entender o código - Apresentar código que a equipe não consegue explicar ou modificar.
Expor dados sensíveis - Inserir senhas, credenciais, dados pessoais ou informações confidenciais.
Inventar referências - Aceitar citações, links, normas ou dados sem conferir a fonte.
Ocultar o uso - Não declarar que a IA foi utilizada na atividade.

5 - Responsabilidade sobre a entrega

A alegação de que “a IA fez assim” não retira a responsabilidade do estudante.

A IA sugere - ideias, textos, códigos, caminhos.
Você analisa - critica, compara, corrige e adapta.
Você responde - explica, demonstra e assume a entrega.

O estudante deve conseguir explicar decisões, corrigir erros, justificar escolhas e demonstrar domínio do material.

6 - IA no desenvolvimento de software

Antes de entregar qualquer código gerado ou apoiado por IA, a equipe deve verificar:

Atende aos requisitos da atividade?
Roda corretamente no ambiente do projeto?
A equipe compreende a lógica?
Foram feitos testes suficientes?
Há riscos de segurança, licença ou dependência?
O padrão de código do projeto foi respeitado?

Código que não pode ser explicado não deve ser entregue.

7 - Validação das informações

Respostas geradas por IA podem conter erros, imprecisões ou referências inexistentes.

Materiais da disciplina - Compare com aulas, roteiros, atividades e exemplos já trabalhados.
Fontes confiáveis - Consulte livros, artigos, normas e documentação oficial.
Testes práticos - Execute código, simule cenários e comprove o resultado.

Na dúvida, valide antes de entregar. Informação sem verificação vira risco acadêmico e profissional.

8 - Registro e declaração de uso

Quando usar IA, registre de forma objetiva:

Ferramenta - Qual ferramenta ou modelo foi utilizado.
Finalidade - Para que a IA foi usada na atividade.
Prompts principais - Quais solicitações influenciaram a entrega.
Alterações feitas - O que a equipe revisou, corrigiu ou adaptou.
Validação - Como o resultado foi verificado.

9 - Critérios de avaliação

O uso de IA não garante nota maior. A avaliação continua focada na aprendizagem demonstrada.

Qualidade da solução
Compreensão do conteúdo
Coerência problema–resultado
Análise crítica
Originalidade e contextualização
Validação das informações
Qualidade do código/documentação
Transparência no registro

Em caso de dúvida, poderão ser solicitados esclarecimentos, demonstração prática, apresentação complementar ou refação.

10 - Roteiro prático para o aluno

Um fluxo simples para usar IA sem perder autoria e aprendizado.

Pergunte - defina bem o problema.
Compare - veja alternativas.
Adapte - contextualize para a atividade.
Teste - valide fontes e resultados.
Declare - registre o uso de IA.

Pergunta-guia: “Eu consigo explicar, justificar e defender o que entreguei?”

Use a IA para aprender, investigar, revisar e evoluir. Nunca para deixar de pensar.

Autoria • Ética • Validação • Responsabilidade