Dúvidas recorrentes
Matrículas, horários de aula, programas de intercâmbio e serviços estudantis concentram perguntas que se repetem ao longo do semestre.
Iniciação Científica · Ciência da Computação · UNIFENAS Alfenas-MG
SAC IA AcadêmicoAssistente virtual inteligente
Um assistente baseado em Inteligência Artificial que compreende, contextualiza e responde dúvidas sobre processos acadêmicos e administrativos em universidades, a partir de uma base curada de documentos institucionais.
- Base de documentos oficiais
- Resposta com fonte citada
- LGPD desde a concepção
Resposta com fonte
01 · Por que este projeto
As mesmas perguntas chegam todos os dias às secretarias
No contexto universitário, a demanda por eficiência comunicacional é particularmente evidente. Tornou-se premente a necessidade de um ponto de contato primário que forneça respostas rápidas e precisas sobre processos acadêmicos fundamentais.
Secretarias sobrecarregadas
O suporte informativo a docentes e funcionários, envolvendo dados administrativos e recursos internos, também sobrecarrega as secretarias acadêmicas.
Distância burocrática
O sucesso dos agentes conversacionais está em reduzir a distância burocrática entre a instituição e os estudantes, com interações fluidas e centralizadas.
Mais que um produto
O projeto não se limita a um produto comercial: é um campo de pesquisa sobre como agentes conversacionais modernos podem transformar a interação entre usuários e instituições de ensino. As bases da arquitetura têm viabilidade teórica para adaptação em outros setores, como comércio, hotelaria, saúde e serviços públicos.
02 · Problema de pesquisa
A pergunta que guia o estudo
“De que maneira a implementação de um assistente virtual baseado em Inteligência Artificial pode otimizar o atendimento inicial e o acesso à informação no ambiente universitário?”
03 · Argumentação
O que sustenta a proposta
A pertinência científica da abordagem encontra respaldo na literatura recente sobre chatbots e assistentes virtuais no ensino superior.
Da palavra-chave à intenção
Com os Modelos de Linguagem de Grande Escala, os sistemas deixaram de depender de lógicas rígidas de palavras-chave e passaram a interpretar intenções complexas com fluidez e precisão contextual.
BARTELLE, 2025Atendimento disponível o dia todo
A automação do suporte inicial assegura disponibilidade de 24 horas para a resolução de dúvidas e impacta indicadores institucionais, como a retenção de alunos.
CASTOR et al., 2021Equipes livres para o que é complexo
Automatizar o suporte burocrático libera funcionários de secretaria e coordenadores para tarefas de maior complexidade analítica e pedagógica.
BRASIL, A., 2025Conhecimento estruturado gera precisão
A eficácia de chatbots está ligada a uma modelagem lógica dos dados, semelhante a bases ontológicas, que permite extrair sentido, contexto e precisão dos documentos.
SILVA et al.Mapear antes de automatizar
O levantamento prévio e detalhado dos fluxos de atendimento é premissa para que o agente conversacional aprimore, de fato, a experiência do usuário.
OLIVEIRA, 2024Rapidez sem perder confiabilidade
A mensuração constante evita que a celeridade do atendimento prejudique a confiabilidade da informação repassada ao aluno.
CASTOR et al., 202104 · Objetivos
O que a pesquisa pretende alcançar
Objetivo geral
Analisar a viabilidade e a eficácia da implementação do SAC IA Acadêmico como assistente virtual autônomo, capaz de otimizar o suporte informacional em instituições de ensino.
- a
Desenvolver e estruturar de forma ágil o assistente virtual inteligente, viabilizando o processamento de linguagem natural e a geração de respostas contextuais.
- b
Avaliar a precisão das respostas e a aceitação do sistema por meio de métricas de uso e da aplicação de testes em ambiente controlado.
No MVP, a avaliação é feita por cenários de teste, sem participação de usuários. A redação deste objetivo está em revisão.
- c
Estruturar diretrizes de conformidade normativa e técnica, alinhadas à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), para a operação ética e segura da ferramenta.
05 · O assistente
Cinco comportamentos centrais
O MVP é um chat web que responde dúvidas acadêmicas e administrativas e, quando o usuário pede um documento, localiza e entrega o arquivo.
- 01Disponível
Responde dúvidas institucionais a partir de uma base curada e cita a fonte usada.
- 02Em desenvolvimento
Entrega documentos já emitidos por link temporário assinado, gerado pelo servidor.
- 03Em desenvolvimento
Quando encontra mais de um arquivo compatível, lista as opções e pergunta qual o usuário quer.
- 04Em parte
Recusa pedidos com dados pessoais sensíveis e encaminha ao atendimento humano.
Hoje pelas diretrizes do modelo; a regra no servidor está em desenvolvimento.
- 05Em parte
Registra cada interação em log estruturado, base das métricas da pesquisa.
Registro no servidor; a gravação no banco de dados está em desenvolvimento.
Princípio de segurança
O modelo de linguagem nunca recebe nem escolhe o identificador do usuário. Ele apenas solicita ações, e o servidor as executa com a sessão, o que torna o sistema incapaz, por arquitetura, de acessar dados de terceiros.
06 · Metodologia
Como o estudo é conduzido
Pesquisa de natureza aplicada, orientada pela construção e análise de um Produto Mínimo Viável (MVP) voltado ao atendimento em instituições de ensino. O campo de observação do estudo é o contexto acadêmico e administrativo da UNIFENAS, câmpus Alfenas-MG.
- 1
Mapeamento
Seleção dos documentos institucionais oficiais e vigentes, organização da base de conhecimento por tema e elaboração dos cenários de teste.
- 2
Desenvolvimento ágil
Construção do chat, das ferramentas de documento, das diretrizes de segurança e do log estruturado das interações.
- 3
Validação por cenários
Execução da bateria de testes, avaliação independente das respostas, calibração do assistente e nova execução para comparação.
Avaliação. A unidade de análise é o conjunto de cenários de teste. Os dois pesquisadores classificam cada resposta de forma independente em correta, parcial ou incorreta. Como não há coleta de dados com seres humanos, a submissão ao Comitê de Ética deixa de ser aplicável.
07 · LGPD e Privacy by Design
Privacidade faz parte da arquitetura
As restrições de proteção de dados não são uma camada adicional, mas parte inerente da arquitetura do software, em conformidade com a Lei nº 13.709/2018 e o princípio de Privacy by Design.
InformaçãoClassificaçãoTratamento
Dúvidas sobre regulamentos, calendários e editais
Dado público / institucional
Respondidas normalmente a partir da base de conhecimento oficial.
CPF, e-mail e telefone digitados no chat
Dado pessoal
Mascarados antes de irem ao modelo de linguagem e ao registro das interações.
Notas, laudos, atestados e informações de saúde
Dado pessoal sensível
Recusa da coleta e encaminhamento ao atendimento humano da secretaria.
08 · Escopo do MVP
O que entra e o que fica para depois
Dentro do escopo
- Chat web com dúvidas sobre matrícula, calendário, horários, secretaria, intercâmbio e serviços estudantis
- Consulta e entrega de documentos já emitidos, mediante sessão
- Recusa de pedidos com dados pessoais sensíveis
- Log estruturado de todas as interações
- Bateria de cenários de teste para a avaliação da pesquisa
Fora do escopo
- Processamento de transações financeiras
- Autenticação real (simulada no MVP)
- Integração com WhatsApp e outros mensageiros
- Testes com usuários humanos
- Integração com o sistema acadêmico oficial
09 · Equipe
Quem desenvolve a pesquisa
Pesquisador
Lucca Valladão e Marchetti
Pesquisador
Rafael Costa Monte Alegre
Orientador do TCC
Prof. Celso de Ávila Ramos
Orientadora da IC
Profª. Dra. Flávia Aparecida Oliveira Santos
Iniciação Científica em Ciência da Computação · Universidade Professor Edson Antônio Velano (UNIFENAS) · câmpus Alfenas-MG · 2026
10 · Referências
Base bibliográfica
- BARTELLE, Liane Broilo. Inteligência artificial na educação superior a distância: uma análise da implantação de assistente virtual como apoio ao estudante. 2025. Dissertação (Mestrado Profissional em Educação e Novas Tecnologias), Centro Universitário Internacional UNINTER, Curitiba, 2025.
- BRASIL, André. A inteligência artificial na pesquisa e no fomento: desafios e oportunidades. Texto para Discussão. Brasília, DF: CAPES, 2025.
- BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Brasília, DF: Presidência da República, 2018.
- CASTOR, Emiliano Carlos Serpa; FERNANDES, Adriana Lopes; MOTTA, Ana Carolina de Gouvêa Dantas; GARCIA, Rodrigo Batista. Chatbot: impactos no ambiente acadêmico de uma universidade do Rio de Janeiro. Revista P2P & Inovação, Rio de Janeiro, v. 8, n. 1, p. 71-92, 2021.
- OLIVEIRA, Amarildo Junior Duque de. Implementação de um chatbot em uma universidade pública: aprimorando a experiência do atendimento. 2024. Dissertação (Mestrado Profissional em Administração), Universidade Federal Fluminense, Volta Redonda, 2024.
- SILVA, Malcom F. B.; YAGUINUMA, Cristiane A.; SANTOS, Fábio J. J. dos; BOALIM, Tales. Desenvolvimento de um Chatbot baseado em Ontologia para Atendimento a Chamados de Suporte ao Cliente. Instituto Federal de São Paulo (IFSP) / JN Moura Informática, Araraquara, SP.
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Abrir o chatA base de conhecimento reúne páginas públicas da UNIFENAS e ainda está em conferência pela equipe.