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Inteligência Artificial Generativa Aplicada na Análise da Produção Científica

Python Jupyter License: CC BY-SA 4.0 Status

UNIVERSIDADE NOVE DE JULHO - UNINOVE
Programa de Pós-Graduação em Informática e Gestão do Conhecimento (PPGI)
Programa de Pós-Graduação em Gestão de Projetos (PPGP)
Prof. Dr. Edson Melo de Souza

📌 Sobre a Disciplina

Esta disciplina aborda os fundamentos teóricos, metodológicos e computacionais dos Estudos Métricos da Informação e da Ciência (EMIC), Altmetria e Revisão Sistemática da Literatura (RSL).

O foco é a aplicação prática na análise e gestão da informação científica utilizando Inteligência Artificial Generativa e Ciência de Dados, com ênfase nos princípios da gestão de dados científicos e Ciência Aberta.

🎯 Objetivos

Capacitar alunos de mestrado e doutorado a:

  • Coletar e tratar dados bibliográficos em larga escala (Big Data Acadêmico).
  • Utilizar ferramentas computacionais para análise de redes e visualização científica.
  • Aplicar Inteligência Artificial Generativa para interpretação automatizada e assistida de métricas.
  • Apoiar decisões estratégicas em informática, gestão do conhecimento e gestão de projetos.

🛠️ Tecnologias e Ferramentas

O curso utiliza uma abordagem orientada a dados (data-driven), empregando as seguintes ferramentas:

Categoria Ferramentas
Linguagem & Bibliotecas Python (pandas, matplotlib, seaborn, networkx, scikit-learn, plotly, requests)
Fontes de Dados & APIs Scopus, Web of Science, OpenAlex API, ProQuest, IEEE, Crossref
Visualização de Redes VOSviewer, Gephi, Litmaps, CitNetExplorer
IA & Análise IA Generativa (LLMs), Jupyter Notebooks, NotebookLM, OpenRefine
Ciência Aberta OSF (Open Science Framework)

📅 Cronograma de Aulas

O curso está alinhado aos ODS 4 (Educação de Qualidade), ODS 9 (Inovação) e ODS 16 (Instituições Eficazes).

Aula Tema Ferramentas/Atividade
01 Estudos Métricos da Informação e da Ciência (EMIC) Google Scholar
02 Leis da Bibliometria (Bradford, Lotka, Zipf) Python (Pandas)
03 Fontes e APIs de Dados (Scopus, WoS, OpenAlex) Scopus, WoS, OpenAlex
04 Limpeza e Normalização de Metadados OpenRefine, RegEx
05 Indicadores de Produção, Citação e Colaboração Matplotlib, Seaborn
06 Mapeamento da Ciência com IA e Análise de Redes Bibliométricas Litmaps, IAGen
07 IA Generativa na Interpretação Bibliométrica Jupyter, LLMs
08 Redes de Coautoria, Cocitação e Visualização/Dashboards VOSviewer, Gephi, Plotly
09 Métricas Alternativas e Ciência Aberta (OSF) Altmetric Explorer, OSF
10 Análise de Tendências e Topic Modeling com IA Generativa Scikit-learn (LDA)
11 Governança da IA e Ética Científica AIGen (Análise Ética)
12 Seminário sobre a RSL Apresentação

📚 Bibliografia Principal

  1. CITATION ANALYSIS IN RESEARCH EVALUATION. Springer-Verlag, 2005.
  2. FASSIN, Y.; ROUSSEAU, R. Use of bibliometrics-related terms.... Journal of Scientometric Research, 2023.
  3. PRITCHARD, A. Statistical Bibliography or Bibliometrics. Journal of Documentation, 1969.
  4. UNESCO. Recomendação sobre a Ética da Inteligência Artificial. 2022.
  5. VAN ECK, N. J.; WALTMAN, L. VOSviewer Manual. Leiden University, 2023.

Como Citar

DE SOUZA, E. M. Inteligência Artificial Generativa Aplicada na Análise da Produção Científica. São Paulo: Programa de Pós-Graduação em Informática e Gestão do Conhecimento (PPGI) e Programa de Pós-Graduação em Informática e Gestão de Projetos (PPGP), Universidade Nove de Julho (UNINOVE), 2026. Disponível em: https://github.com/EdsonMSouza/disciplina_bibliometria.

Ou em formato BibTeX para LaTeX:

@misc{souza2026iagen,
  author       = {DE SOUZA, E. M.},
  title        = {Inteligência Artificial Generativa Aplicada na Análise da Produção Científica},
  year         = {2026},
  publisher    = {Universidade Nove de Julho (UNINOVE)},
  howpublished = {Repositório de Dados e Plano de Ensino},
  note         = {Programa de Pós-Graduação em Informática e Gestão do Conhecimento (PPGI) e  Gestão de Projetos (PPGP)},
  url          = {https://github.com/EdsonMSouza/disciplina_bibliometria}
}

Licença

Este obra está licenciado com uma Licença Creative Commons Atribuição-CompartilhaIgual 4.0 Internacional (CC BY-SA 4.0).

CC BY-SA 4.0

About

Material de apoio para aulas da disciplina de "Inteligência Artificial Generativa Aplicada na Análise da Produção Científica" da Universidade Nove de Julho, nos programas de Informática e Gestão do Conhecimento (PPGI) e Gestão de Projetos (PPGP).

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