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sábado, 5 de setembro de 2026

Novo Livro Publicado: Mostra de Produtos Educacionais ProfEPT - IFCE

Nosso último e-book, cujo título é 'Mostra de Produtos Educacionais ProfEPT - IFCE', já está disponível para compra ou download gratuito no site da Editora Quipá (link: https://quipaeditora.com.br/produtos-educacionais). Tive a satisfação de participar como um dos organizadores da obra e ter alguns capítulos como coautor. Essa é uma obra coletiva, com a efetiva contribuição de muitos autores, quase todos ligados ao mestrado profissional na área de ensino, o ProfEPT - IFCE. 

Apresentação da obra: 

É com grande satisfação que o Programa de Pós-Graduação em Educação Profissional e Tecnológica (ProfEPT) do Instituto Federal do Ceará (IFCE) apresenta esta coletânea, fruto da Mostra de Produtos Educacionais. Este e-book reúne uma série de artigos que não apenas descrevem, mas aprofundam a concepção, o desenvolvimento e a aplicação de produtos educacionais inovadores, criados por nossos mestrandos e docentes. 

Cada capítulo é um testemunho do compromisso do ProfEPT com a pesquisa aplicada, buscando soluções práticas e eficazes para os desafios inerentes à Educação Profissional e Tecnológica. Desde sequências didáticas e materiais paradidáticos até metodologias de ensino e recursos tecnológicos avançados, os trabalhos aqui compilados refletem a diversidade e a riqueza das investigações realizadas, sempre com o objetivo de aprimorar as práticas pedagógicas e contribuir para a formação de profissionais qualificados.  

Esperamos que esta obra sirva como fonte de inspiração e referência para educadores, pesquisadores e gestores, fomentando novas discussões e impulsionando a inovação no cenário da EPT em todo o Brasil. Que as experiências e os conhecimentos compartilhados nestas páginas se traduzam em ações transformadoras, capazes de impactar positivamente a realidade de nossas escolas e comunidades.

sexta-feira, 28 de agosto de 2026

Uma homenagem que celebra uma trajetória coletiva - G-Tercoa



Ontem, 27 de agosto, eu tive a honra de participar de uma solenidade muito especial na Assembleia Legislativa do Estado do Ceará (ALECE), que homenageou o Grupo de Estudos e Pesquisas Tecendo Redes Cognitivas de Aprendizagem (G-TERCOA), vinculado à Faculdade de Educação da Universidade Federal do Ceará (UFC).

Foi uma ocasião particularmente significativa para mim, pois também fui um dos professores homenageados pelo trabalho desenvolvido junto ao grupo. Naturalmente, a principal homenageada foi a professora Dra. Maria José Costa dos Santos, líder do G-TERCOA (professora Associada de Matemática no Curso de Pedagogia da FACED/UFC, atuando ainda como pesquisadora e orientadora nos Programas de Pós-Graduação em Educação (PPGE/UFC), no Doutorado em Rede (RENOEN – Polo UFC) e no Mestrado Profissional em Ensino de Ciências e Matemática). O professor Dr. Hermínio Borges Neto (doutorado em Matemática pela Associação Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada (IMPA) em 1979, Professor Titular da Universidade Federal do Ceará, lotado no Laboratório de Pesquisa Multimeios da Faculdade de Educação) também recebeu uma homenagem especial. 

O G-TERCOA representa um espaço de diálogo, produção de conhecimento e colaboração, reunindo diferentes gerações de pesquisadores, professores, estudantes e colaboradores em torno de questões fundamentais relacionadas à educação e à aprendizagem.

Receber essa homenagem é motivo de alegria e, sobretudo, de gratidão. Gratidão aos colegas que fazem e fizeram parte dessa história, aos estudantes e pesquisadores que contribuíram para o fortalecimento do grupo e a todos aqueles que acreditam na pesquisa e na educação como instrumentos de transformação.

#GTERCOA #Pesquisa #Educação #UFC #ALECE #Ensino #PesquisaEducação #FormaçãoDeProfessores #Ciência

quinta-feira, 27 de agosto de 2026

Quando a vida surgiu na Terra?

Quando surgiu a vida na Terra? Evidências mais recentes (2025–2026)

Com base nas evidências mais recentes (2025–2026), a vida na Terra já estaria presente há pelo menos 3,8 bilhões de anos, com indícios químicos e isotópicos, e há assinaturas moleculares diretas confirmadas em rochas de cerca de 3,3 bilhões de anos.

Evidências mais antigas: o que os dados dizem hoje

~4,1–3,8 bilhões de anos (Ga): indícios isotópicos e geoquímicos

Estudos anteriores, reforçados por trabalhos recentes, apontam enriquecimento em carbono-12 (isótopo preferencialmente incorporado por organismos) em rochas muito antigas, sugerindo atividade biológica já por volta de 3,8 Ga e, em algumas interpretações, até próximo de 4,1 Ga em zircons.

~3,5–3,3 Ga: microfósseis e “assinaturas químicas” diretas

  • Microfósseis do Paleoarqueano continuam sendo considerados as mais antigas evidências fósseis diretas de vida.
  • Um estudo de 2025/2026, combinando química de alta resolução e inteligência artificial, detectou padrões moleculares biogênicos em rochas de 3,3 bilhões de anos (Barberton, África do Sul), algo que antes não havia sido demonstrado diretamente para rochas tão antigas.

~2,5 Ga: fotossíntese oxigênica mais antiga que o pensado

Os mesmos trabalhos indicam sinais de fotossíntese produtora de oxigênio já em rochas de 2,5 Ga, cerca de 800 milhões de anos antes do que se costumava aceitar com base em evidências moleculares diretas.

Por que há uma faixa de datas (e não um ano exato)?

A origem da vida não deixa um “marcador único” inequívoco; temos diferentes linhas de evidência com diferentes graus de robustez:

  • Isótopos de carbono em rochas muito antigas: sugerem biologia, mas podem ser debatidos por processos abióticos.
  • Microfósseis: visualmente convincentes, mas exigem cuidado para distinguir de estruturas não biológicas.
  • Biomarcadores moleculares/assinaturas químicas: muito fortes quando bem preservados; o avanço recente foi estendê-los a rochas de 3,3 Ga com apoio de IA.

Por isso, a literatura costuma apresentar:

  • Aparecimento possível: entre 4,28 e 3,77 Ga (faixa ampla de “possibilidade”). [6]
  • Evidência mais sólida e amplamente aceita: vida microbiana já presente ≥ 3,5–3,3 Ga, com indícios fortes de que a biosfera era ativa ainda antes (~3,8 Ga).

Em síntese: a melhor estimativa atual é que a vida surgiu antes de 3,5 Ga, com indícios geoquímicos apontando para ~3,8 Ga e evidências moleculares diretas agora em 3,3 Ga. Isso coloca a origem da vida relativamente cedo na história terrestre, pouco depois do fim do intenso bombardeio de impactos, o que alimenta hipóteses de que a emergência da vida pode ser “rápida” quando as condições permitem.

Nota de transparência

Este texto foi elaborado com apoio de ferramentas de busca na web e de inteligência artificial para síntese e organização das informações. As datas e interpretações refletem o estado do conhecimento disponível até hoje - agosto de 2026, com base em artigos e notícias científicas recentes. A origem da vida é um tema ativo de pesquisa; novas descobertas podem ajustar essas estimativas. Para usos acadêmicos, recomenda-se consultar as bases de dados especializadas.

segunda-feira, 13 de julho de 2026

Novidades do Mundo da IA Generativa

Radar de notícias sobre IA generativa Ilustração mostrando três nós representando fontes em português, inglês e espanhol convergindo para um núcleo central, que alimenta uma lista de manchetes — simbolizando o painel de notícias sobre IA generativa desta postagem. RADAR GLOBAL · PT · EN · ES PT EN ES Novidades do Mundo da IA Generativa AO VIVO
Notícias sobre IA generativa em português, inglês e espanhol, atualizadas ao vivo.

Esta postagem traz um painel que busca, em tempo real, as notícias mais recentes sobre IA generativa ao redor do mundo — em português, inglês ou espanhol, sem tradução. Toda vez que quiser ver o que mudou, é só apertar o botão de atualizar.

Radar da IA Generativa AO VIVO

Carregando as últimas notícias…

Fontes agregadas via Google Notícias (edições em PT, EN e ES). Cada card mostra um resumo curto e o link vai direto para a fonte original — clique no título para ler a matéria completa.

Nota de transparência: este painel dinâmico foi implementado com o auxílio do Claude (Anthropic), assistente de IA baseado em modelos de linguagem, a partir de instruções e revisão do autor humano.

sábado, 11 de julho de 2026

A ciência é sexista? Um olhar sobre prêmios, poder e visibilidade

A ciência é sexista? Um olhar sobre prêmios, poder e visibilidade

Quando olhamos para a distribuição de prêmios de prestígio na ciência, o contraste é difícil de ignorar. Entre centenas de laureados com o Prêmio Nobel em Física, Química e Medicina, apenas algumas dezenas são mulheres, o que corresponde a algo em torno de 3%–4% dos laureados nessas áreas ao longo de mais de um século. Estudos recentes lembram que, mesmo após décadas de avanços, a porcentagem de mulheres premiadas em ciências mal saiu da casa dos poucos por cento. Isso não acontece porque quase não há mulheres cientistas, mas porque há um descompasso evidente entre a presença feminina na pesquisa e o seu reconhecimento formal em prêmios de elite.

No caso da Medalha Fields, a situação é ainda mais extrema. Desde a criação desse prêmio, em 1936, até hoje, apenas duas mulheres foram agraciadas: Maryam Mirzakhani (2014) e Maryna Viazovska (2022), diante de dezenas de homens. Em paralelo, estatísticas em vários países indicam que, há décadas, uma parcela significativa dos doutorados em Matemática é obtida por mulheres, o que torna a exclusão delas das posições de maior prestígio algo difícil de explicar apenas com base em mérito individual ou “falta de vocação”. A matemática não é neutra em sua estrutura social: a forma como a comunidade se organiza, seleciona, convida, indica e prestigia tende a reproduzir desigualdades preexistentes.

Pesquisas em ciências sociais e estudos de gênero apontam que essa assimetria não ocorre apenas em prêmios científicos. Em grandes empresas globais, por exemplo, mulheres continuam sendo minoria absoluta nas posições de maior poder: estimativas recentes indicam que algo em torno de 6% dos cargos de CEO em grandes corporações (como o grupo Fortune 500 global) são ocupados por mulheres. Ou seja, em cada 100 grandes empresas, pouco mais de meia dúzia são chefiadas por elas. Quando olhamos para a política institucional, vemos um padrão semelhante: o número de mulheres que chegaram a chefiar Estados ou Governos, embora crescente, ainda é pequeno se comparado ao conjunto de países e à história de liderança predominantemente masculina.

Diante desses dados, a pergunta “a ciência é sexista?” precisa ser formulada com cuidado. A ciência, enquanto método de produção de conhecimento, não tem gênero. Mas a comunidade científica, as instituições, os critérios de prestígio e os mecanismos de ascensão foram construídos em sociedades historicamente patriarcais. Isso significa que, mesmo quando regras parecem neutras, elas atuam sobre histórias de acesso desigual à educação, redes de contatos predominantemente masculinas, expectativas diferentes sobre maternidade e carreira, além de estereótipos persistentes sobre quem “parece” um cientista brilhante.

Estudos sobre gênero e prêmios científicos mostram que o problema não está apenas na “porta de entrada”. Em muitas áreas, mulheres já são parcela significativa entre estudantes de graduação, mestrado e até doutorado. O funil se estreita mais fortemente na transição para posições permanentes, liderança de grupos, coordenação de projetos e, por fim, nos círculos onde se escolhem nomes para prêmios, cátedras, academias e honrarias. Pesquisas indicam que, mesmo quando produzem trabalhos em equipes mistas, mulheres tendem a ser menos lembradas como líderes intelectuais do projeto, recebem menos citações ou reconhecimento explícito, e muitas vezes têm sua contribuição diluída na figura de colegas homens mais visíveis.

Isso se combina com o chamado “viés implícito”: uma tendência inconsciente de associar genialidade, autoridade e competência a figuras masculinas. Experimentos com avaliação de currículos idênticos, mudando apenas o nome do candidato (masculino ou feminino), mostram que avaliadores atribuem, em média, maior competência, maior empregabilidade e salários mais altos ao nome masculino. Esses vieses não agem de forma caricata e aberta, mas como uma espécie de filtro invisível, que vai reduzindo sutilmente as chances de determinadas pessoas ao longo da carreira. Quando prêmios e cargos dependem de indicações, reputação e redes informais de prestígio, esse acúmulo de pequenas desvantagens se torna decisivo.

No caso específico da ciência, ainda existe o peso de narrativas históricas que naturalizam a ausência feminina nas posições de destaque. Muitas vezes se argumenta que os prêmios refletem apenas “quem fez a melhor ciência” ou “quem chegou lá por puro mérito”. Essa visão ignora como barreiras estruturais — acesso tardio das mulheres à universidade, discriminação explícita em contratações e promoções, restrições à participação em sociedades científicas, dificuldade para conciliar carreiras acadêmicas altamente competitivas com responsabilidades de cuidado — impactaram e ainda impactam a trajetória de pesquisadoras. Quando se observa que, em algumas áreas, as mulheres são uma fração substancial dos doutorados há décadas, mas quase não aparecem em prêmios, fica difícil sustentar que se trata apenas de “falta de candidatas”.

O problema se torna mais claro quando conectamos ciência, empresas e política. Se a elite científica (prêmios, academias), a elite econômica (CEOs) e a elite política (chefes de Estado e de Governo) são majoritariamente masculinas, isso sugere um padrão cultural mais amplo: a dificuldade em reconhecer e aceitar mulheres em posições de autoridade máxima. A ciência não está fora da sociedade; ela espelha, em grande medida, os valores e hierarquias do mundo em que está inserida. A sub-representação de mulheres na lista de laureados não é, portanto, um fenômeno isolado, mas parte de uma arquitetura social que distribui reconhecimento, poder simbólico e material de forma desigual.

Dizer que a ciência é sexista, nesse sentido, não significa afirmar que todas as pessoas que a praticam sejam conscientemente discriminatórias. Significa reconhecer que as regras, práticas e culturas institucionais, mesmo quando não explicitamente hostis, foram desenhadas num contexto em que o sujeito padrão da ciência era o homem branco, de determinado estrato social e geográfico. Mudar isso exige mais do que “esperar o tempo passar”: requer políticas ativas de inclusão, revisões de critérios de seleção, cuidado com vieses em comitês de prêmios e concursos, e visibilidade maior para trajetórias femininas e de outras minorias.

Há sinais de mudança importantes: mais mulheres ingressando na pós-graduação, ocupando posições de liderança em grupos de pesquisa, dirigindo sociedades científicas, assumindo reitorias e cargos de gestão acadêmica, além de conquistas simbólicas como as primeiras mulheres laureadas em prêmios historicamente masculinos. Mas a lentidão desses avanços mostra que o problema é estrutural, e não apenas geracional. A cada nova rodada de prêmios sem mulheres nas áreas centrais da ciência, a mensagem implícita que a comunidade transmite às jovens pesquisadoras é desalentadora.

Uma ciência menos sexista não é apenas uma questão de justiça para com as mulheres; é também uma questão de qualidade do próprio conhecimento. Ambientes mais diversos tendem a formular perguntas diferentes, problematizar pressupostos invisíveis e construir soluções mais robustas. Quando excluímos sistematicamente uma parte do talento disponível — seja por gênero, raça, origem social ou localização geográfica — empobrecemos a imaginação científica e limitamos as possibilidades do que a ciência pode ser e fazer. Reconhecer o sexismo estrutural na ciência, portanto, é um passo necessário não só para reparar injustiças passadas, mas para ampliar o horizonte de futuro da própria atividade científica.

Nota de transparência

Este texto foi elaborado com o auxílio de uma ferramenta de inteligência artificial (Perplexity, assistente baseado em modelos de linguagem), a partir de perguntas, orientações e revisão crítica do autor humano. A imagem acima foi gerada pela Gemini (a inteligência artificial do Google) a partir do prompt e do contexto textual fornecidos pelo usuário. Todo o design visual, a diagramação em estilo meme e o texto em português foram processados e renderizados de forma automatizada pelo modelo de IA.

domingo, 5 de julho de 2026

MXDFz4.4: uma galáxia primitiva que ajudou a clarear o Universo

Astrônomos usando o Telescópio Espacial Hubble identificaram uma galáxia distante, catalogada como MXDFz4.4, que existia apenas cerca de 1,4 bilhão de anos depois do Big Bang, portanto em torno de 10% da idade atual do Universo. 

O cenário cósmico: a Era da Reionização

Logo após o Big Bang, o Universo passou por um período conhecido como Era da Reionização, que começou aproximadamente 300 milhões de anos depois do início e se estendeu ao longo do primeiro bilhão de anos. Nesse intervalo, o espaço era preenchido por uma espécie de "névoa" de hidrogênio neutro, opaca à radiação mais energética emitida pelas primeiras estrelas e galáxias. 

Com o tempo, a luz ionizante dessas estruturas recém-formadas começou a transformar o hidrogênio neutro em gás ionizado, transparente à radiação. É essa transição, de um Universo escuro e opaco para um meio transparente, onde a luz pode viajar livremente, que define a Era da Reionização. 

Onde entra a galáxia MXDFz4.4

A MXDFz4.4 foi observada em um campo profundo de céu, região em que o Hubble acumula longas exposições para detectar sinais extremamente fracos de objetos distantes. Dados complementares de observatórios como o Very Large Telescope (VLT) permitiram estimar com precisão a época em que essa galáxia existiu: cerca de 1,4 bilhão de anos após o Big Bang.

O que torna MXDFz4.4 especial é que ela aparece justamente no fim da Era da Reionização, em um momento em que o Universo era uma mistura de regiões ainda opacas e outras já transparentes. Essa posição temporal faz dela um laboratório natural para estudar como pequenas galáxias contribuíram para "limpar" a névoa de hidrogênio neutro. 

Luz ultravioleta ionizante: o sinal inesperado

Os astrônomos encontraram algo que não esperavam: luz ultravioleta ionizante proveniente de MXDFz4.4, ou seja, radiação com energia suficiente para arrancar elétrons dos átomos de hidrogênio e transformá-los em gás ionizado. Em teoria, o hidrogênio neutro presente naquele período deveria absorver quase toda essa radiação, impedindo que ela escapasse das galáxias e chegasse até nós.

No entanto, as longas exposições do Hubble revelaram que MXDFz4.4 abriga um conjunto de estrelas jovens e massivas, extremamente concentradas, que produzem justamente essa luz ionizante capaz de abrir "janelas" no gás neutro ao redor. A presença desse sinal sugere que, pelo menos em algumas galáxias, havia caminhos preferenciais por onde a radiação conseguia escapar, contrariando parte das expectativas teóricas iniciais. 

Uma galáxia pequena, mas muito ativa

MXDFz4.4 é descrita como uma galáxia de "starburst": uma galáxia com surtos intensos de formação estelar em um intervalo relativamente curto de tempo. Estimativas indicam que ela é cerca de 100 vezes menor que a Via Láctea em massa, mas concentrada em jovens estrelas que nasceram poucos milhões de anos antes de ser observada. 

Essas estrelas, densamente agrupadas, produzem fluxo de radiação ionizante suficiente para transformar o gás neutro dentro e ao redor da galáxia em gás ionizado, abrindo uma espécie de "buraco" ou corredor transparente por onde a luz ultravioleta consegue se propagar. A imagem combinada do Hubble e do James Webb mostra MXDFz4.4 como um objeto peculiar inserido em um campo de outras galáxias, evidenciando sua atividade extrema em comparação com o ambiente cósmico.

O artigo científico que descreve a descoberta

Os resultados mais detalhados sobre MXDFz4.4 foram publicados no artigo "MXDFz4.4: A LyC Emitter 250 Myr after the Epoch of Reionization and a First Test of Lyα Morphology as a Tracer of LyC Escape at High Redshift", de Ilias Goovaerts e colaboradores, na revista The Astrophysical Journal, em 23 de junho de 2026. 

Nesse trabalho, a equipe discute MXDFz4.4 como uma emissora de fótons de contínuo de Lyman (LyC), relacionados à radiação ionizante, cerca de 250 milhões de anos após o término da Era da Reionização. O estudo também testa a morfologia da emissão de Lyman-alfa (Lyα) como possível traçador da fuga de fótons ionizantes em altos deslocamentos para o vermelho, conectando observações de luz visível e ultravioleta à física do gás intergaláctico. 

Por que MXDFz4.4 é importante para a cosmologia

Ao detectar luz ionizante em uma galáxia tão distante e jovem, os astrônomos obtêm uma evidência direta de que pequenas galáxias de starburst podem ter desempenhado um papel fundamental em clarear o Universo, transformando o gás neutro em gás ionizado e tornando o cosmos transparente. 

MXDFz4.4 estabelece um precedente crítico: se uma galáxia relativamente pequena é capaz de gerar um fluxo tão intenso de radiação ionizante, outras galáxias semelhantes no início do Universo podem ter contribuído coletivamente para encerrar a Era da Reionização. Isso ajuda a preencher lacunas entre modelos teóricos e observações, indicando que a estrutura da "névoa" de hidrogênio neutro era mais complexa e cheia de regiões perfuradas por luz do que se imaginava.

Uma janela para o passado cósmico

Do ponto de vista da divulgação científica, MXDFz4.4 funciona como uma janela para um momento decisivo da história cósmica: a transição do Universo jovem, escuro e opaco para o Universo transparente que conhecemos hoje, em que luz de estrelas e galáxias pode viajar por bilhões de anos até chegar aos nossos telescópios. 

Observações como essa, combinando instrumentos como Hubble, James Webb e telescópios em solo, mostram como a astronomia moderna não se limita a formar belas imagens, mas também reconstrói a cronologia física de processos que ocorreram há bilhões de anos. MXDFz4.4 é, nesse sentido, mais do que uma galáxia distante: é um marcador histórico da capacidade das primeiras gerações de estrelas de transformar o Universo em um lugar transparente para a luz. 

Referências

quinta-feira, 25 de junho de 2026

Divulgando: CONNEPI 2026

 

Estão abertas as inscrições para o CONNEPI 2026, um dos maiores eventos de divulgação científica dos Institutos Federais. Todos que estão envolvidos com pesquisa e pós-graduação podem participar. Os trabalhos podem ser submetidos até o dia 10 de julho. 

As submissões devem ser feitas no formato de resumo expandido e precisam apresentar resultados de pesquisa ou inovação já obtidos. Todas as propostas aprovadas serão apresentadas presencialmente na modalidade pôster durante o congresso. O resultado final dos trabalhos aprovados será divulgado no dia 25 de agosto. 

Link para inscrições: aqui.  

 Sobre o Evento:

A XV edição do Congresso Norte-Nordeste de Pesquisa e Inovação (XV CONNEPI) acontecerá de 09 a 11 de dezembro de 2026, com organização do Instituto Federal do Ceará (IFCE), reunindo pesquisadores, estudantes, empreendedores e instituições.

Pela segunda vez em Fortaleza, o CONNEPI retorna promovendo uma experiência intensa de troca de conhecimento, conexões estratégicas e inspiração. A programação contará com apresentação de trabalhos científicos, Mostra Tecnológica, Desafio de Ideias, palestras, mesas-redondas e Mostra Cultural, integrando ciência, criatividade e impacto social em um mesmo espaço.

O CONNEPI consolidou-se como um ambiente estratégico para o fortalecimento da pesquisa aplicada, da inovação e da colaboração entre instituições públicas, privadas, empresas e empreendedores.

Mais do que um congresso acadêmico, o CONNEPI é um catalisador de transformação. Muitos dos projetos apresentados ultrapassam os muros das instituições e chegam ao setor produtivo, impulsionando soluções concretas para os desafios do Brasil e contribuindo diretamente para a melhoria da vida das pessoas.

Fortaleza será, mais uma vez, o palco onde ideias se conectam, parcerias nascem e o futuro começa a ser construído.

Prepare-se para viver o CONNEPI 2026.

Mais informações: aqui.  

#Pesquisa #IFCE #CONNEPI  

sábado, 20 de junho de 2026

Minha primeira orientação de doutorado concluída

 

Defesa de Tese de Doutorado

Data: 19 de junho de 2026

Local: Auditório - Bloco da Pós-Graduação - IFCE / Fortaleza

Discente

Italândia Ferreira de Azevedo

Título da Tese

“Diálogos sobre o ensino da Álgebra no processo de transição do 5º para o 6º ano do Ensino Fundamental: tomada de consciência dos professores que ensinam Matemática”

Orientação Concluída 

Tenho a satisfação de informar que atuei como Orientador desta tese, com a valiosa colaboração da coorientadora Profa. Dra. Maria José Costa dos Santos.

Esta defesa marca a conclusão da minha primeira orientação de doutorado, um momento especialmente significativo na minha trajetória acadêmica.

Banca Examinadora

  • Profa. Dra. Francisca Helena de Oliveira Holanda (IFCE)
  • Profa. Dra. Elsa Maria de Figueiredo Isabelinho Domingues Barbosa (Universidade de Évora/Portugal)
  • Prof. Dr. Cleidivan Alves dos Santos (UFDPar)
  • Prof. Dr. Wendel Melo Andrade (SEDUC/CE)

Agradecimentos

Agradeço profundamente a todos os membros da banca pela leitura cuidadosa, pelas contribuições críticas, sugestões valiosas e pelo rico diálogo realizado durante a defesa. Suas observações enriqueceram significativamente o trabalho. 

Meu sincero reconhecimento à professora Maria José Costa dos Santos pelo seu grande suporte e trabalho de orientação ao longo de todo esse processo.

Meu sincero agradecimento à (agora) doutora Italândia Ferreira de Azevedo pela dedicação, comprometimento e excelência ao longo de todo o processo de doutoramento.Muitos desafios foram superados nesses últimos quatro anos. 

Francisco José Alves de Aquino
Orientador

terça-feira, 2 de junho de 2026

As Melhores Universidades do Nordeste segundo o CWUR 2026

As Melhores Universidades do Nordeste segundo o CWUR 2025

O Center for World University Rankings (CWUR) divulgou a edição 2025 do seu tradicional Global 2000 List, que avalia mais de 21 mil instituições de ensino superior em todo o mundo. Entre as universidades da Região Nordeste do Brasil, destacam-se as seguintes instituições:

Posição no Nordeste Universidade Ranking Mundial CWUR 2025 Ranking Nacional
1 Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) 891 14
2 Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) 959 15
3 Universidade Federal do Ceará (UFC) 1002 17
4 Universidade Federal da Bahia (UFBA) 1024 21
5 Universidade Federal da Paraíba 1284 29
6 Universidade Federal de Sergipe 1595 38

Análise dos Resultados

A Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) aparece como a instituição nordestina mais bem posicionada no ranking CWUR 2026, ocupando a 891ª colocação mundial e a 14ª posição entre as universidades brasileiras.

A disputa pelas posições seguintes é bastante equilibrada. A Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) e a Universidade Federal do Ceará (UFC) aparecem praticamente empatadas no ranking global, ocupando as posições 959 e 1002, respectivamente.

A Universidade Federal da Bahia (UFBA) mantém sua relevância histórica no cenário acadêmico nacional, figurando entre as melhores universidades brasileiras e entre as cerca de 1.100 melhores do mundo.

A Universidade Federal da Paraíba (UFPB) completa o grupo das cinco universidades nordestinas mais bem classificadas pelo CWUR.

Considerações Finais

Os resultados mostram a forte presença das universidades federais nordestinas no cenário internacional. As três primeiras colocadas (UFPE, UFRN, UFC) estão posicionadas entre as melhores instituições de ensino superior do planeta, demonstrando a relevância da produção científica e da formação acadêmica desenvolvidas na região. Finalmente, note que todas elas são universidades públicas.

Fonte: Center for World University Rankings (CWUR) – Global 2000 List 2026.

sexta-feira, 8 de maio de 2026

Estrutura de uma dissertação de mestrado segundo as normas mais recentes da ABNT


 

Pelas normas atualizadas da ABNT para trabalhos acadêmicos (ABNT NBR 14724), a dissertação de mestrado possui uma estrutura geral bem definida, com elementos pré-textuais, textuais e pós-textuais, e não é formalmente dividida em “capítulos”, mas em seções e subseções numeradas de forma progressiva.[web:228][web:230]

1. Estrutura geral segundo a ABNT NBR 14724

A NBR 14724 especifica que a estrutura de uma dissertação (e de uma tese) compreende três grandes blocos: elementos pré-textuais, elementos textuais e elementos pós-textuais.[web:230][web:236]

1.1. Elementos pré-textuais

Normalmente incluem:

  • Capa;
  • Folha de rosto;
  • Ficha catalográfica;
  • Folha de aprovação;
  • Dedicatória (opcional);
  • Agradecimentos (opcional);
  • Epígrafe (opcional);
  • Resumo em português;
  • Resumo em língua estrangeira (abstract);
  • Listas (de figuras, de tabelas, de abreviaturas, de símbolos, se necessário);
  • Sumário.

A ordem e a obrigatoriedade de cada elemento seguem o detalhamento da NBR 14724 e dos manuais locais das instituições (programas de pós-graduação costumam fornecer modelos editáveis alinhados à norma).[web:230][web:231][web:236]

1.2. Elementos textuais

A norma determina que o corpo do trabalho, isto é, a parte textual propriamente dita, deve conter três partes básicas:[web:230][web:236]

  • Introdução – apresentação do tema, problema de pesquisa, objetivos, justificativa, estrutura do trabalho;
  • Desenvolvimento – parte principal do texto, em que o assunto é tratado de forma ordenada e detalhada;
  • Conclusão – síntese dos resultados, resposta ao problema, limitações e sugestões de trabalhos futuros.

O “Desenvolvimento” é descrito pela ABNT como a seção em que se faz a “exposição ordenada e pormenorizada do assunto”, e pode ser subdividido em seções e subseções conforme o método e a abordagem do tema.[web:230][web:236]

1.3. Elementos pós-textuais

Em geral, incluem:

  • Referências (obrigatório);
  • Glossário (opcional);
  • Apêndices (opcional);
  • Anexos (opcional);
  • Índices (opcional).

As referências devem seguir a NBR 6023, enquanto a apresentação geral do trabalho segue a NBR 14724, complementada por normas institucionais específicas.[web:230][web:235]

2. A dissertação é dividida em capítulos?

A redação mais recente da NBR 14724 é explícita: “o trabalho acadêmico não pode ser dividido em capítulos; deve ser organizado em seções”.[web:228]

Em termos práticos:

  • Em vez de “Capítulo 1”, “Capítulo 2”, a norma fala em seções e subseções, com numeração progressiva (1, 1.1, 1.1.1 etc.), em conformidade com a NBR 6024.[web:228][web:211]
  • O Desenvolvimento da dissertação é estruturado em seções numeradas (por exemplo, “2 Fundamentação teórica”, “3 Metodologia”, “4 Resultados e discussão”), que na prática desempenham o papel tradicional dos “capítulos”.[web:234][web:236]

Assim, você pode manter a lógica clássica de capítulos, mas tecnicamente apresentá-los como seções numeradas, em conformidade com a NBR 14724.

3. Exemplo de organização de seções em uma dissertação

Para uma dissertação em áreas como Engenharia ou Ensino de Engenharia, uma estrutura típica, compatível com ABNT, pode ser:

  • 1 Introdução
  • 2 Referencial teórico (ou Fundamentação teórica)
  • 3 Metodologia
  • 4 Resultados e discussão
  • 5 Conclusões (ou Considerações finais)

Dentro de cada uma dessas seções, você pode criar subseções como 2.1, 2.2, 3.1, 3.2 etc., conforme a NBR 6024 de numeração progressiva.[web:211][web:234]

4. Síntese prática

  • A dissertação, segundo a ABNT, é estruturada em elementos pré-textuais, textuais e pós-textuais.[web:230][web:236]
  • Os elementos textuais devem incluir, obrigatoriamente, Introdução, Desenvolvimento e Conclusão.[web:230][web:236]
  • Em vez de “capítulos”, a norma atual fala em seções e subseções, numeradas progressivamente (1, 2; 2.1, 2.2 etc.).[web:228][web:211]
  • Na prática, o que antes eram “Capítulo 2 – Revisão de literatura”, “Capítulo 3 – Metodologia” etc., passa a ser apresentado como seções 2, 3, 4, mantendo o espírito da estrutura, mas alinhado à terminologia da norma.

Referências utilizadas

  1. ABNT – ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. ABNT NBR 14724: Informação e documentação – Trabalhos acadêmicos – Apresentação. Rio de Janeiro, 2024 (versão atualizada). Disponível em: tpp-uff.com.br/wp-content/uploads/2025/02/ABNT_NBR_14724_2024-1.pdf . Acesso em: 8 maio 2026.[web:228]
  2. ABNT – ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR 14724: Informação e documentação – Trabalhos acadêmicos – Apresentação. Versão anterior (para comparação), disponível em repositórios institucionais. Exemplo: www2.ufjf.br/ppgsaude/files/2008/10/nbr_14724_apresentacao_de_trabalhos.pdf . Acesso em: 8 maio 2026.[web:230]
  3. UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA – PPG. Normalização de trabalhos acadêmicos segundo a ABNT. 2023. Disponível em: ppg.ufv.br/wp-content/uploads/2024/06/Normalizacao-de-trabalhos-academicos-2023.pdf . Acesso em: 8 maio 2026.[web:229]
  4. UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS – Biblioteca Comunitária. Modelos editáveis atualizados de acordo com a ABNT NBR 14724. 2025. Disponível em: www.bso.ufscar.br/news/modelos-editaveis-atualizados-de-acordo-com-a-abnt-nbr-14724-2024 . Acesso em: 8 maio 2026.[web:231]
  5. INSTITUTO FEDERAL DE GOIÁS. Modelo de Dissertação de Mestrado – atualizado conforme ABNT. 2024. Disponível em: www.ifg.edu.br/attachments/article/24962/Modelo%20de%20Dissertac%CC%A7a%CC%83o%2012.08.2024.pdf . Acesso em: 8 maio 2026.[web:232]
  6. UNIVERSIDADE FEDERAL DE UFSJ – Programa de Pós-Graduação em Biotecnologia. Guia para elaboração da dissertação de mestrado (segundo ABNT-NBR). Disponível em: ufsj.edu.br/portal-repositorio/File/ppgbiotec/Defesas/Guia_de_elaboracao_da_dissertacao_PPGBiotec.pdf . Acesso em: 8 maio 2026.[web:236]
  7. ESPM – Normas ABNT. Numeração progressiva. Guia online de aplicação da NBR 6024. Disponível em: normas-abnt.espm.br/index.php?title=Numera%C3%A7%C3%A3o_progressiva . Acesso em: 8 maio 2026.[web:211]

Transparência no uso de IA: esta postagem foi elaborada com apoio da IA Perplexity, alimentada pelo modelo GPT‑5.1, utilizada para pesquisar as normas da ABNT, organizar as informações e redigir o texto. Todo o conteúdo foi revisto e adaptado pelo autor humano antes da publicação.

sexta-feira, 24 de abril de 2026

Diretrizes de periódicos sobre o uso de IA generativa


Nas décadas de 1980 e 1990, quando os computadores pessoais começaram a fazer parte do dia a dia, rapidamente eles foram incorporados aos trabalhos acadêmicos, sejam a escrita de artigos, geração de gráficos, tabulação de grandes conjuntos de dados ou simulação computacional. Já não fazia sentido datilografar o seu trabalho em uma máquina de escrever mecânica. Hoje, o mesmo fenômeno está acontecendo em relação à IA generativa, entretanto, as implicações éticas são bem mais complicadas. Por isso, precisamos ter guias de uso ético da IA na pesquisa acadêmica. 

Não sendo possível simplesmente 'proibir' o uso da IA generativa, as editoras de periódicos científicos estão se adequando a esses novos tempos e desafios. De forma geral, as diretrizes dos periódicos convergem em dois pontos principais: ferramentas de IA generativa não podem ser consideradas autoras e seu uso deve ser declarado de forma transparente no manuscrito.

1. Posições gerais (COPE, ICMJE, grandes editoras)

COPE (Committee on Publication Ethics)

  • IA não pode ser listada como autora, pois não assume responsabilidade ética ou legal pelo trabalho.
  • Autores devem declarar como e quais ferramentas de IA foram usadas (coleta/análise de dados, redação, figuras etc.).

ICMJE (International Committee of Medical Journal Editors)

  • Considera aceitável o uso de IA como assistente de escrita, desde que o uso seja transparente, o conteúdo seja verificado pelos autores e a IA não figure como autora.
  • Destaca responsabilidades dos autores: escolher ferramentas confiáveis, verificar exatidão, checar plágio, considerar vieses e seguir as diretrizes específicas do periódico.

Grandes editoras (Elsevier, Springer Nature, Wiley)

  • Elsevier: orienta sobre o “uso responsável” de IA, equiparando-a a suporte editorial avançado; enfatiza transparência e responsabilidade integral dos autores sobre o conteúdo final.
  • Springer Nature: não permite IA generativa em pareceres de revisão (por questões de sigilo e confiabilidade); para autores, exige que o uso de IA seja descrito no manuscrito e nunca como autoria.
  • Wiley: divulgou diretrizes específicas para autores, focando em manter a voz autoral, garantir precisão e evitar problemas de propriedade intelectual e privacidade ao usar IA generativa.

2. Exemplos de políticas de periódicos

Exemplo 1 – Periódico que segue COPE

Alguns periódicos deixam a política de IA bastante explícita em páginas de “AI Policies” ou “Editorial Policies”:

  • “Em conformidade com o COPE, ferramentas de IA não podem ser listadas como autoras.”
  • “Autores que utilizarem ferramentas como ChatGPT, Gemini, Claude etc. devem declarar esse uso, indicando a finalidade (revisão de linguagem, geração de rascunhos, análise de dados).”

Exemplo 2 – Revista sobre controle de infecção (CJIC)

  • IA só pode ser usada para melhorar legibilidade e linguagem, com supervisão humana.
  • Exige uma declaração explícita no manuscrito, por exemplo: “Where authors use generative AI and AI-assisted technologies in the writing process, authors should only use these technologies to improve readability and language… Authors must disclose the use of generative AI by adding a statement within their manuscript.”

Exemplo 3 – Artigo de reflexão sobre IA em publicações

Um artigo em Annali dell'Istituto Superiore di Sanità resume assim a posição recomendada:

  • IA pode ser usada para ideação e escrita, desde que seja claramente creditada, e que os autores humanos assumam plena responsabilidade pelo conteúdo gerado ou revisado com auxílio da ferramenta.

3. Como declarar o uso de IA generativa no artigo

3.1. Não listar a IA como autora

Autoria é restrita a pessoas que atendem aos critérios clássicos: contribuição substancial, revisão crítica, aprovação da versão final e responsabilidade pelo trabalho como um todo. Ferramentas de IA não atendem a esses requisitos e, portanto, não podem ser autoras nem coautoras.

3.2. Indicar o uso em seção apropriada

Os locais mais comuns para declarar o uso de IA são:

  • Métodos, quando a IA foi usada em coleta, processamento ou análise de dados.
  • Agradecimentos ou Contribuições dos autores, quando a IA atuou como suporte de escrita ou organização do texto.
  • Seção específica “Uso de IA” ou “AI-assisted tools”, quando o periódico possui instruções formais para isso.

3.3. Exemplos de declarações de uso (modelos)

a) Uso para revisão de linguagem/estilo

Exemplo de texto que pode ser adaptado:

Ferramentas de IA generativa (por exemplo, ChatGPT, modelo GPT‑x) foram utilizadas apenas para auxiliar na revisão de linguagem e na clareza do manuscrito. Todo o conteúdo técnico, interpretativo e as conclusões foram produzidos e verificados pelos autores.

b) Uso para brainstorming e estruturação

Uma ferramenta de IA generativa (ChatGPT, GPT‑x) foi empregada para auxiliar na organização de tópicos e na sugestão de reformulações textuais durante a fase de redação. As ideias, interpretações e conclusões apresentadas são de responsabilidade exclusiva dos autores.

c) Uso em análise de dados (categorização de respostas abertas etc.)

Um modelo de linguagem de grande porte (LLM) foi utilizado para auxiliar na categorização inicial de respostas abertas e na geração de rascunhos de resumos temáticos. Os autores revisaram manualmente todas as categorias, confirmaram os códigos finais e verificaram a exatidão dos resumos.

3.4. Assumir responsabilidade e verificar conteúdo

  • Os autores devem deixar claro que revisaram, editaram e aprovam todo o conteúdo, reconhecendo que a IA pode produzir erros factuais, vieses e até referências inexistentes.[web:145][web:147][web:149]
  • É recomendável combinar a IA com verificações de plágio, checagem manual de dados e leitura crítica por coautores e revisores internos.

4. Boas práticas sintetizadas

Combinando COPE, ICMJE e políticas de grandes editoras, emergem algumas boas práticas gerais para autores que desejam usar IA generativa em artigos científicos:

  • Transparência: sempre declarar qual ferramenta foi usada (por exemplo, ChatGPT, Gemini, Claude), qual versão (se relevante) e para qual finalidade específica (revisão de texto, formatação, análise de dados, geração de ideias).
  • Limitação de escopo: preferir o uso de IA como suporte (linguagem, clareza, organização, brainstorming) e evitar que a ferramenta produza dados, resultados ou referências sem verificação rigorosa.
  • Verificação humana: checar factualidade, originalidade (plágio) e possíveis vieses do texto ou das análises sugeridas pela IA; não confiar cegamente na saída da ferramenta.
  • Conformidade com o periódico: ler e seguir cuidadosamente a política específica da revista-alvo, pois algumas áreas (especialmente medicina e áreas sensíveis) têm restrições mais rigorosas ao uso de IA generativa.

5. Entretanto ...

"Paradoxo da Transparência": há um aumento de "frases torturadas" (erros típicos de IA que não foram revisados) em artigos que não declararam o uso. Termos como "As a large language model" ou palavras excessivamente floridas como "commendable" e "intricate" aparecem com frequência em artigos não declarados, o que tem levado editores a serem mais rigorosos com softwares de detecção de IA.

6. Um exemplo prático:

Fonte aqui.


Declaração de uso de Inteligência Artificial

Esta postagem foi elaborada com apoio de ferramentas de IA generativa. O conteúdo textual (estrutura, revisão de linguagem e organização das ideias) contou com contribuições da IA Perplexity, alimentada pelo modelo GPT‑5.1, sempre sob curadoria, edição e validação dos autores humanos.

Além disso, utilizou-se o modelo Gemini para gerar e incluir a imagem ilustrativa na postagem do blogue. Todas as decisões sobre seleção, adaptação e interpretação do conteúdo, bem como a responsabilidade final pelo texto e pela imagem, são exclusivamente do autor humano.


Referências

  1. COPE – Committee on Publication Ethics. COPE Position Statement on Authorship and AI Tools. 2023. Disponível em: https://jpl-nasa.libguides.com/blog/Authorship-and-AI-Tools . Acesso em: 24 abr. 2026.
  2. THINKSCIENCE. COPE position statement on Artificial Intelligence (AI) tools. 2024. Disponível em: https://thinkscience.co.jp/en/COPE-position-statement-on-AI . Acesso em: 24 abr. 2026.
  3. LARIVIÈRE, V. et al. Responsible Use of Generative Artificial Intelligence for Research and Scholarly Publishing. 2024. Disponível em: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11420400/ . Acesso em: 24 abr. 2026.
  4. ELSEVIER. Generative AI: New policies, opportunities, and risks. Researcher Academy, 2022. Disponível em: https://researcheracademy.elsevier.com/writing-research/fundamentals-manuscript-preparation/generative-ai-new-policies-opportunities-risks . Acesso em: 24 abr. 2026.
  5. NATURE PORTFOLIO. Artificial Intelligence (AI) – editorial policies. Disponível em: https://www.nature.com/nature-portfolio/editorial-policies/ai . Acesso em: 24 abr. 2026.
  6. WILEY. Wiley Releases AI Guidelines for Authors. Press Release, 12 mar. 2025. Disponível em: https://newsroom.wiley.com/press-releases/press-release-details/2025/Wiley-Releases-AI-Guidelines-for-Authors/default.aspx . Acesso em: 24 abr. 2026.
  7. AESS PUBLICATIONS. AI Policies – AESS Publications. Disponível em: http://www.aessweb.com/journals/5051/info/ai-policies . Acesso em: 24 abr. 2026.
  8. JURNAL PENELITIAN DAN PENGKAJIAN ILMU PENDIDIKAN (e-Saintika). AI Policies. 2024. Disponível em: https://journal-center.litpam.com/index.php/e-Saintika/ai-policies . Acesso em: 24 abr. 2026.
  9. ANNALI DELL’ISTITUTO SUPERIORE DI SANITÀ. Artificial intelligence in scholarly publishing: opportunities and challenges. 2023. Disponível em: https://annali.iss.it/index.php/anna/article/view/1627 . Acesso em: 24 abr. 2026.
  10. CANADIAN JOURNAL OF INFECTION CONTROL (CJIC). AI Scientific Writing – Journal Policy. 2024. Disponível em: https://www.cjic.ca/about/journal-policies/ai-scientific-writing . Acesso em: 24 abr. 2026.

quarta-feira, 4 de março de 2026

Novo E-Book disponível - Fundamentos e Compreensão sobre as IAs Generativas: uso ético das ferramentas


Vivemos um momento de fascínio e, ao mesmo tempo, de incertezas em relação à rápida evolução tecnológica. Entre o entusiasmo acrítico e o alarmismo, é fundamental encontrar um caminho de equilíbrio fundamentado no pensamento crítico. É com esse propósito que tenho o prazer de divulgar o nosso e-book "Fundamentos e Compreensão sobre as IAs Generativas: uso ético das ferramentas", de autoria do minha e da Profa. Ma. Yris A. Bandeira. O e-book conta com um prefácio do prof. Dr. Solonildo Almeida e um posfácio da profa. Dra. Joelia Marques de Carvalho. 


O que é este e-book?

Esta obra não pretende ensinar programação, mas sim promover o uso ético, crítico e criativo da IA Generativa como uma ferramenta de apoio ao ensino e à aprendizagem. O foco não está na tecnologia por si só, mas na intencionalidade pedagógica que orienta o seu uso. O nosso objetivo é conduzir o leitor para além dos mitos e do frenesi que cercam o tema.

O Conceito do "Professor Aumentado"

Um dos pilares que emerge no livro é o conceito do "Professor Aumentado": aquele que não será substituído pela máquina, mas que integra a inteligência algorítmica ao seu repertório pedagógico. A ideia é usar a IA para automatizar tarefas mecânicas e burocráticas, ganhando tempo para o que é verdadeiramente humano: a sensibilidade ética, a escuta ativa e a mediação humana.

No e-book, você aprenderá que a IA:

  • Não é uma entidade dotada de consciência, mas um sofisticado espelho estatístico da nossa própria produção intelectual.
  • Funciona como um modelo probabilístico que prevê a melhor resposta com base em padrões, e não como uma fonte de verdade absoluta.

O que você encontrará na leitura?

A obra foi estruturada como uma jornada prática, cobrindo desde a história da IA até aplicações diretas na sala de aula:

  • Guia de Ferramentas Gratuitas: Detalhamento de recursos como ChatGPT, Gemini, Perplexity, MathGPT e NotebookLM.
  • Letramento em IA (AI Literacy): A competência de formular as perguntas adequadas (Engenharia de Prompt) e avaliar criticamente as respostas.
  • Riscos e Ética: Uma análise profunda sobre alucinações (informações inventadas pela IA) e vieses algorítmicos que podem reproduzir preconceitos sociais.
  • Orientações Institucionais: Um levantamento de como universidades brasileiras (como UFC, UFPB, Unicamp e USP) estão regulamentando o uso da IA.
  • Recursos Práticos: Inclui um Manual do Perplexity (feito pelo próprio Perplexity) e uma sugestão de Contrato de Uso Ético para ser utilizado com os alunos.

Uma tecnologia para potencializar a humanidade

O futuro da educação não deve ser uma escolha excludente entre humanos ou máquinas, mas a harmonia perfeita entre a eficiência algorítmica e a sabedoria pedagógica. Como afirmam os autores, "a máquina propõe, mas o pedagogo dispõe".

Convido todos a acessarem este material essencial para quem deseja transformar a IA em uma poderosa aliada no desenvolvimento humano e social.

Links para baixar gratuitamente o e-book

DOI e Link Zenodo: https://zenodo.org/records/18868505/files/ebook-intro-IA2.pdf?download=1

O e-book também está disponível na Biblioteca do IFCE, Link aqui

quarta-feira, 28 de janeiro de 2026

Ranking das Universidades - Ranking Leiden 2025


O ranking de universidades é um tema complexo porque cada metodologia prioriza um aspecto diferente: algumas focam em reputação, outras em empregabilidade, e algumas exclusivamente em ciência e impacto. Atualmente, os três rankings "clássicos" (QS, Times Higher Education e Shanghai) continuam dominando a conversa, mas o Ranking Leiden é o preferido por cientistas e acadêmicos devido à sua objetividade. O CWTS Leiden Ranking é um dos mais respeitados por ser puramente bibliométrico. Ele não usa pesquisas de opinião ou dados enviados pelas próprias universidades; ele analisa apenas a produção científica na base de dados Web of Science.

No mais novo Ranking Leiden, dominam as Universidades Chinesas - veja abaixo. A China investe de forma intensa e consistente em ciência e tecnologia há muitas décadas. A única Universidade da América Latina no top 20 é a Universidade de São Paulo. 

 

As melhores Universidades brasileiras são mostradas abaixo. Note que todas são universidades federais ou estaduais - todas públicas, a maioria concentrada na região Sudeste do Brasil, mas com destaques nas regões Nordeste e Sul. 


 E as melhores universidades portuguesas são:


 #Ranking #Universidades #Pesquisa