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Análise comparativa da estrutura retórica de textos do gênero resposta argumentativa produzidos por candidatos ao vestibular e pelo ChatGPT

Bibliographic Data

ID21856670
AuthorsJuliano Desiderato Antonio (0000-0002-9816-5852, Universidade Estadual de Maringá), André Antonelli (0000-0002-7896-5465, Universidade Estadual de Maringá)
Year2025
Volume47
Issue1
Pagese72030
Publication date2025-04-16
Peer ReviewedYes
Open AccessYes
TypeARTICLE
VenueActa Scientiarum Language and Culture (JOURNAL)
Journal identifiersISSN: 1983-4675 • E-ISSN: 1983-4683
PublisherUniversidade Estadual de Maringa (PUBLISHER • BR)
DOI10.4025/actascilangcult.v47i1.72030
OpenAlexW4410112172
LanguagePT

Grandes modelos de linguagem computacional, tal como o ChatGPT, têm demonstrado uma elevada capacidade de processar e gerar textos com alto grau de coerência comunicativa, tornando possível sua aplicação nas mais diferentes áreas do conhecimento. Diante desse novo campo a ser explorado, neste trabalho, pretende-se comparar a estrutura retórica de quinze textos do gênero resposta argumentativa produzidos por candidatos ao vestibular da Universidade Estadual de Maringá com a estrutura retórica de quinze textos do mesmo gênero produzidos pelo ChatGPT a partir do mesmo comando e dos mesmos textos de apoio. O aparato teórico-metodológico utilizado é a Rhetorical Structure Theory, teoria de caráter descritivo que visa estudar a organização textual por meio das relações implícitas que se estabelecem entre as partes do texto. No que diz respeito aos resultados, verificou-se que o ChatGPT utilizou duas estratégias de resposta. Na primeira, a IA retoma parcialmente a pergunta e responde que o segredo do vestibular é uma combinação dos três fatores (inteligência, esforço e sorte). A outra estratégia consiste em iniciar o texto respondendo que a inteligência é o principal fator de sucesso no vestibular. Essa proposição é brevemente elaborada e, então, a IA estabelece uma relação de contraste afirmando que o esforço é igualmente importante. Dessa forma, o texto não tem apenas uma unidade central, mas duas. Nos textos produzidos pelos candidatos ao vestibular, além da relação de elaboração, também foram encontradas as relações de evidência e justificativa, que têm por finalidade aumentar a crença do leitor do texto na tese defendida pelo autor. Em outro parâmetro de análise, observou-se uma alta frequência de repetição de substantivos e adjetivos na unidade central dos textos gerados pelo ChatGPT em comparação com os textos produzidos pelos candidatos ao vestibular, que utilizaram um repertório mais vasto de vocábulos

Art · Humanities · Discourse Analysis in Language Studies · Linguistics and Discourse Analysis

Citation velocityhistorical
Highly citedNo

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