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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66971
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Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | SANTANA, Otacilio Antunes | - |
| dc.contributor.author | SILVA, Shaysy Maria Nicacio da | - |
| dc.date.accessioned | 2025-11-26T17:15:33Z | - |
| dc.date.available | 2025-11-26T17:15:33Z | - |
| dc.date.issued | 2025-11-11 | - |
| dc.date.submitted | 2025-11-17 | - |
| dc.identifier.citation | Silva, Shaysy Maria Nicacio da. Custo ambiental da inteligência artificial generativa: A pegada ecológica do CHATGPT no ensino superior.2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Ciências Biológicas com ênfase em Ciências Ambientais) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66971 | - |
| dc.description.abstract | Este Trabalho de Conclusão de Curso analisa a interface entre inteligência artificial generativa (IAG) e sustentabilidade, ao quantificar os custos ambientais decorrentes do uso do ChatGPT por discentes do Curso de Ciências Ambientais. A motivação central está em compreender o impacto material de tecnologias digitais, expressos em consumo de água, energia e emissões de CO₂ por prompt requisitado. A pesquisa parte do princípio de que toda atividade digital possui lastro físico, sendo necessário internalizar esse custo no processo formativo. A hipótese estabelecida foi de que o uso da IAG pelos estudantes gera impactos ambientais mensuráveis, variando conforme o padrão de uso individual, mas compensáveis por meio de estratégias sustentáveis integradas à prática acadêmica. O objetivo geral foi estimar e analisar o custo ambiental associado ao uso do ChatGPT (versão gratuita, 2025), propondo mecanismos de compensação ambiental que articulem prática acadêmica e responsabilidade socioambiental. A metodologia envolveu três etapas: (i) levantamento do número de prompts utilizados por estudante; (ii) estimativa do consumo hídrico, energético e das emissões de CO₂; e (iii) proposição de revegetação com espécies nativas como forma de compensação. Os dados foram coletados entre 2024.1 e 2025.1, por meio de questionário aplicado a 141 discentes. Os resultados indicaram que, embora o impacto individual seja baixo, o efeito acumulado é significativo: cerca de 21 mil litros de água, 315 kWh de energia e 126 kg de CO₂ por semestre — equivalentes ao plantio de 15 árvores nativas. Assim, propõe-se a criação de um Sistema de Débitos e Créditos Ambientais no curso, vinculando o uso de IAs ao plantio semestral de mudas conforme o Manual de Arborização Urbana do Recife. Conclui-se que a integração entre inovação digital e sustentabilidade é essencial para formar profissionais críticos e comprometidos com a educação ambiental aplicada e a corresponsabilidade ecológica na era da inteligência artificial. | pt_BR |
| dc.format.extent | 24p. | pt_BR |
| dc.language.iso | por | pt_BR |
| dc.rights | openAccess | pt_BR |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | pt_BR |
| dc.subject | Inteligência Artificial Generativa | pt_BR |
| dc.subject | Sustentabilidade | pt_BR |
| dc.subject | Compensação Ambiental | pt_BR |
| dc.subject | Ciências Ambientais | pt_BR |
| dc.subject | CHATGPT | pt_BR |
| dc.title | Custo ambiental da inteligência artificial generativa : A pegada ecológica do CHATGPT no ensino superior | pt_BR |
| dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
| dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/6781316376214980 | pt_BR |
| dc.degree.level | Graduacao | pt_BR |
| dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/4237732461961452 | pt_BR |
| dc.description.abstractx | This undergraduate dissertation analyses the interface between generative artificial intelligence (GAI) and sustainability, by quantifying the environmental costs arising from the use of ChatGPT by students of the Environmental Sciences degree course. The central motivation lies in understanding the material impact of digital technologies, expressed through water consumption, energy use, and CO₂ emissions per prompt. The research is grounded on the premise that every digital activity carries a physical footprint, which must be internalised within the educational process. The guiding hypothesis was that students’ use of GAI generates measurable environmental impacts, which vary according to individual usage patterns but can be mitigated through sustainable strategies integrated into academic practice. The main objective was to estimate and analyse the environmental cost associated with the use of ChatGPT (free version, 2025), proposing environmental compensation mechanisms that connect academic practice with social and environmental responsibility. The methodology comprised three stages: (i) survey of the number of prompts used by each student; (ii) estimation of water and energy consumption and CO₂ emissions; and (iii) proposal of revegetation with native species as a compensatory strategy. Data were collected between semesters 2024.1 and 2025.1 through a questionnaire answered by 141 students. The results revealed that, although individual impacts are relatively small, their cumulative effect is environmentally significant: approximately 21,000 litres of water, 315 kWh of energy, and 126 kg of CO₂ per semester — equivalent to the planting of 15 native trees. Consequently, the study proposes the establishment of an Environmental Debits and Credits System within the course, linking the use of AI tools to the semesterly planting of seedlings, in accordance with Recife’s Urban Tree Planting Manual. The findings suggest that integrating digital innovation and sustainability is essential for training critical professionals committed to applied environmental education and ecological co-responsibility in the age of artificial intelligence. | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | Áreas::Outros::Ciências | pt_BR |
| dc.degree.departament | Centro de Biociências | pt_BR |
| dc.degree.graduation | Ciências Biológicas com Ênfase em Ciências Ambientais | pt_BR |
| dc.degree.grantor | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
| dc.degree.local | Recife | pt_BR |
| Appears in Collections: | (CB) - TCC - Ciências Biológicas (Ciências Ambientais) | |
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|---|---|---|---|---|
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