AMBIENTE DE TESTE — não é o sistema de produção. Dados anonimizados; alterações aqui não afetam o FioDMP real (fiodmp.fiocruz.br).

Plano de Gestão de Dados - Detalhes

Abaixo estão os detalhes do seu Plano de Gestão de Dados.

FioDMP – Modelo Simplificado

Público

FioDMP-id: https://fiodmp.hml.link/Y7NT39C

Versão: 23

Última atualização em 26/08/2026 20:34

Criado em 26/08/2026 20:11

Modelo: FioDMP – Modelo Simplificado

Conteúdo

Seção A
Indique se o Plano de Gestão de Dados (PGD) será de acesso público (disponível para todos) ou privado (com acesso restrito a um grupo específico ou instituição):
Público
Indique se você é o pesquisador principal responsável pela condução e coordenação do projeto de pesquisa:
ANONIMIZADO
Indique a área do conhecimento correspondente a sua pesquisa
Ciências Sociais Aplicadas
Especifique a área das Ciências Sociais Aplicadas.
Ciência da Informação
Informe o título do projeto:
Literacia em inteligência artificial: mapeamento de práticas em bibliotecas universitárias da região norte
Indique a fase do projeto no momento da elaboração do Plano de Gestão de Dados (PGD):
Durante o planejamento do projeto
Informe o resumo do projeto:
A pesquisa discute a literacia em Inteligência Artificial como
prática emergente de educação de usuários no contexto das bibliotecas
universitárias. Apresenta a literacia em Inteligência Artificial e suas
principais abordagens no ambiente acadêmico, além de refletir sobre o
papel das bibliotecas universitárias e do bibliotecário na promoção de
ações formativas voltadas ao uso crítico, ético e responsável de
ferramentas baseadas em inteligência artificial. Trata-se de pesquisa
básica, de natureza exploratória, com abordagem qualitativa,
desenvolvida a partir de pesquisa bibliográfica. A análise evidencia que a
literacia em Inteligência Artificial vem sendo reconhecida como
competência cada vez mais necessária à formação de sujeitos capazes de
compreender, avaliar e utilizar tecnologias baseadas em IA de maneira
crítica, ética e responsável. Nesse cenário, destaca-se a necessidade da
biblioteca universitária reafirmar sua função educativa como espaço de
mediação da informação, aprendizagem e apoio à formação acadêmica,
acompanhando as novas demandas informacionais do ensino superior.
Conclui-se que a incorporação da literacia em Inteligência Artificial
repercute diretamente sobre o trabalho bibliotecário, ao demandar novas
competências técnicas, informacionais e pedagógicas, além de fortalecer a
atuação da biblioteca universitária como espaço estratégico de educação
de usuários diante das transformações provocadas pela Inteligência
Artificial no ambiente acadêmico.
Informe os termos (descritores ou palavras-chave) que representem o conteúdo do projeto:
literacia|||Inteligência Artificial|||biblioteca universitária
Informe a data de início do projeto:
2025-10-01
Informe o idioma do projeto:
Português
Informe se o projeto tem financiamento:
Não
Seção B
Informe como os dados da pesquisa serão obtidos:
Coletados e/ou Produzidos
Informe os tipos de dados que serão coletados e/ou produzidos:
Dados numéricos: valores quantitativos em forma de números (inteiros, decimais, séries), geralmente em tabelas/planilhas/bancos de dados (ex.: medições, contagens, indicadores).|||Texto: informação em linguagem escrita (livre ou estruturada), como relatórios, descrições, transcrições, artigos, ou campos textuais em tabelas.
Especifique outros tipos de dados que serão coletados e/ou produzidos.
Dados qualitativos e quantitativos coletados via formulário online
Informe os formatos de dados que serão coletados e/ou produzidos:
DOC (Document Format) - Formato de documento do Microsoft Word, usado para criar e editar textos com formatação.|||PDF (Portable Document Format) - Formato que preserva a formatação de documentos, garantindo consistência em diferentes dispositivos e sistemas.
Informe o volume aproximado para dados coletados e/ou produzidos:
Entre 1 GB e 10 GB
Indique quais softwares serão utilizados para a coleta ou produção de novos dados:
Google Forms - Ferramenta gratuita do Google para criação, distribuição e análise de formulários on-line. Disponível para usuários com uma conta do Google.
Declare como será feito o versionamento dos dados:
Ainda não definido
Indique a(s) metodologia(s) que será(ão) utilizada(s) para a coleta ou produção de novos dados:
Abordagem qualitativa|||Abordagem mista
Indique a abordagem qualitativa.
Questionários: instrumento de perguntas respondidas por escrito (online ou papel); pode incluir questões abertas para captar percepções e sentidos (qualitativo) e fechadas (quantitativo).
Indique a abordagem mista.
Método misto (qualitativa + quantitativa: desenho que planeja coletar e analisar ambos os tipos de dados, sequencial ou concomitante, e integrar resultados.
Selecione a origem principal dos dados que serão coletados no projeto.
Experimentais - Dados obtidos por meio de experimentos controlados, nos quais variáveis são manipuladas para investigar causas e efeitos.
Seção C
Escolha o padrão de metadados que será adotado para descrever os conjuntos de dados.
Dublin Core - Padrão de metadados para a descrição de recursos de informação, como documentos, imagens, páginas web, vídeos e outros tipos de recursos digitais.
Seção D
Defina, no mínimo, dois locais onde os dados serão armazenados:
Ainda não definido.
Informe quais medidas serão adotadas para garantir a segurança e a proteção dos dados durante a pesquisa:
Uso de senhas fortes – Implementação de senhas complexas e difíceis de serem quebradas.|||Backup regular – Realização periódica de cópias de segurança para evitar perdas.
Seção E
Informe se a equipe está ciente das normas relacionadas à avaliação ética na pesquisa:
Sim
Informe se a pesquisa envolve o tratamento de dados que exige avaliação ética:
Sim
Indique o órgão responsável pela avaliação ética:
ANONIMIZADO
A submissão para avaliação ética encontra-se em qual situação:
Não submetido;
Indique se a equipe tem conhecimentos sobre a legislação sobre proteção e tratamento de dados pessoais:
Sim
Informe se a pesquisa envolve tratamento de dados pessoais.
Sim
Informe se o tratamento de dados pessoais está em conformidade com a Lei nº 13.709/2018.
Sim
Indique se há previsão de período de embargo relacionado ao direito autoral.
Não
Informe se a pesquisa envolve outras categorias de dados que exijam período de embargo para sua disponibilização?
Não
Seção F
Indique se a pesquisa prevê compartilhamento de dados.
Sim
Indique quando os dados serão compartilhados.
Após a publicação dos resultados.
Indique de que forma os dados serão compartilhados:
Publicamente em um repositório de dados|||Por meio de um servidor institucional ou de um parceiro
Informe a licença a ser aplicada aos dados do projeto.
Ainda não definido.
Informe quais ferramentas de software serão necessárias para acessar e usar os dados:
Ainda não definido.
Informe como será assegurado o registro de um identificador único e persistente (como DOI - Digital Object Identifier) para os conjuntos de dados:
Registro automático por meio de repositórios que oferecem atribuição de DOI
Seção G
Indique quais recursos que serão dedicados à gestão dos dados e à garantia de que sejam FAIR (localizáveis, acessíveis, interoperáveis, reutilizáveis):
Ainda não definido
Indique o(s) responsável(eis) pelas principais atividades de gestão de dados no projeto:
O pesquisador principal – supervisiona e toma as decisões finais relacionadas à gestão dos dados.