Author(s): Mateus, Sara Cristina ; de Lira, Yakamury Rebouças ; Costa, António Pedro
Date: 2025
Origin: Indagatio Didactica
Subject(s): Inteligência artificial generativa; Investigação qualitativa; AbductivAI; Ética da investigação; Colaboração humano–IA; Inteligencia artificial generativa; Investigación cualitativa; AbductivAI; Ética de la investigación; Colaboración humano–IA; Generative artificial intelligence; Qualitative research; AbductivAI; Research ethics; Human–AI collaboration
The integration of generative artificial intelligence (GenAI) into qualitative research has sparked debates over the balance between automation and human discernment, challenging the epistemological foundations of interpretive analysis. This exploratory study critically examines the potential and limitations of human–AI collaboration in qualitative categorisation, based on experiences developed within the PIC-Edu 2024/2025 project. The research was guided by two central questions: (Q1) to what extent can GenAI support exploratory processes of qualitative data analysis, and (Q2) what are its main epistemological, ethical, and operational limitations. Methodologically, the AbductivAI model — abductive in nature — was applied to the categorisation of 324 scientific abstracts from the World Conference on Qualitative Research (WCQR), using ChatGPT-4.0 through interative prompt refinement cycles and cross-validation by two researchers. The results show a mean agreement rate of 72% between automated and human coding, with higher precision in controlled semantic categories but recurrent hallucination errors and classificatory instability in complex interpretive contexts. It is concluded that GenAI is effective for repetitive and pre-analysis tasks but insufficient for contextual and ethical interpretations, reaffirming the indispensability of human mediation. The study proposes a replicable methodological protocol, based on systematic documentation, cross-validation, and ethical supervision, and recommends governance policies ensuring transparency, traceability, and epistemic equity. The conclusions highlight the importance of integrating GenAI as an analytical and formative partner, ensuring methodological rigour and ethical responsibility in contemporary qualitative research.
La integración de la inteligencia artificial generativa (GenAI) en la investigación cualitativa ha suscitado debates sobre el equilibrio entre la automatización y el discernimiento humano, desafiando los fundamentos epistemológicos del análisis interpretativo. Este estudio exploratorio analiza críticamente el potencial y las limitaciones de la colaboración humano–IA en la categorización cualitativa, a partir de las experiencias desarrolladas en el proyecto PIC-Edu 2024/2025. La investigación se orientó por dos cuestiones centrales: (Q1) en qué medida la GenAI puede apoyar procesos exploratorios de análisis cualitativo, y (Q2) cuáles son sus principales limitaciones epistemológicas, éticas y operativas. Metodológicamente, se aplicó el modelo AbductivAI, de naturaleza abductiva, a la categorización de 324 resúmenes científicos procedentes de la World Conference on Qualitative Research (WCQR), utilizando ChatGPT-4.0 en ciclos interativos de prompt refinement y validación cruzada por dos investigadores. Los resultados indican una tasa media de concordancia del 72 % entre la codificación automática y la humana, con mayor precisión en categorías semánticas controladas, pero errores recurrentes de hallucination e inestabilidad clasificatoria en contextos interpretativos complejos. Se concluye que la GenAI es eficaz en tareas repetitivas y de preanálisis, pero insuficiente para interpretaciones contextuales y éticas, reafirmando la indispensabilidad de la mediación humana. El estudio propone un protocolo metodológico replicable, basado en la documentación sistemática, la validación cruzada y la supervisión ética, y recomienda políticas de gobernanza que garanticen transparencia, trazabilidad y equidad epistémica. Las conclusiones refuerzan la importancia de integrar la GenAI como socia analítica y formativa, asegurando rigor metodológico y responsabilidad ética en la investigación cualitativa contemporánea.
A integração da inteligência artificial generativa (GenAI) na investigação qualitativa tem suscitado debates sobre o equilíbrio entre automatização e discernimento humano, desafiando os fundamentos epistemológicos da análise interpretativa. Este estudo exploratório analisa criticamente o potencial e as limitações da colaboração humano–IA na categorização qualitativa, com base nas experiências desenvolvidas no projeto PIC-Edu 2024/2025. A investigação orientou-se por duas questões centrais: (Q1) em que medida a GenAI pode apoiar processos exploratórios de análise qualitativa; e (Q2) quais são as suas limitações epistemológicas, éticas e operacionais. Metodologicamente, aplicou-se o modelo AbductivAI, de natureza abdutiva, à categorização de 324 resumos científicos da World Conference on Qualitative Research (WCQR), utilizando o ChatGPT-4.0 em ciclos interativos de prompt refinement e validação cruzada por dois investigadores. Os resultados indicam uma taxa média de concordância de 72% entre codificação automática e humana, com maior precisão em categorias semânticas controladas, mas erros recorrentes de hallucination e instabilidade classificatória em contextos complexos. Conclui-se que a GenAI é eficaz em tarefas repetitivas e de pré-análise, mas insuficiente para interpretações contextuais e éticas, reafirmando a indispensabilidade da mediação humana. O estudo propõe um protocolo metodológico replicável, baseado na documentação sistemática, validação cruzada e supervisão ética, e recomenda políticas de governação que assegurem transparência, rastreabilidade e equidade epistémica. As conclusões reforçam a importância de integrar a GenAI como parceira analítica e formativa, garantindo rigor metodológico e responsabilidade ética na investigação qualitativa contemporânea.
