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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/64687
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Título: | Inteligência artificial generativa e argumentação: um estudo comparativo entre redações do Enem e textos gerados pelo Chat GPT |
Autor(es): | Silva, Danielle Feliciano de Lima e |
Palavras-chave: | Chat GPT; Redação; Intertextualidade; Enem; Argumentação |
Data do documento: | 11-Abr-2025 |
Citação: | Silva, Danielle Feliciano de Lima e. Inteligência artificial generativa e argumentação: um estudo comparativo entre redações do Enem e textos gerados pelo Chat GPT. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Letras Português) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025. |
Abstract: | Partindo da noção de língua enquanto dimensão sociocognitiva, o estudo em questão se baseia em Marcuschi (2008), Koch (2014), contemplando os fundamentos teóricos da Linguística Textual e da Teoria da Argumentação no Discurso, de R. Amossy, tal como abordado em Cavalcante (et alii, 2020), este artigo busca analisar como a intertextualidade se manifesta nas produções dissertativo-argumentativas. O estudo dirigiu-se a partir da comparação entre as redações de participantes do Enem 2018 e da redação gerada pelo ChatGPT sobre o mesmo tema. Analisou-se, portanto, aspectos argumentativos e marcas intertextuais em ambas as produções, refletindo as convergências e divergências, considerando as particularidades dos diferentes contextos os quais são produzidos. Os resultados indicam que, apesar da habilidade e da velocidade da inteligência artificial generativa em gerar textos, os textos humanos demonstram maior grau de intertextualidade, criticidade e subjetividade. |
URI: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/64687 |
Aparece nas coleções: | (TCC) - Letras - Português |
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