Banca de DEFESA: JÚLIA CRISTINA VALVERDE DA SILVA

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : JÚLIA CRISTINA VALVERDE DA SILVA
DATA : 27/11/2026
HORA: 09:00
LOCAL: Plataforma Teams
TÍTULO:

Avaliação de traduções orientada por gêneros: O desenvolvimento de uma ferramenta pedagógica multidimensional

PALAVRAS-CHAVES:

Avaliação de tradução; gênero; qualidade da tradução; LLMs; inteligência artificial; PLN; Linguística de corpus.

PÁGINAS: 170
RESUMO:

Historicamente, a avaliação de traduções no âmbito pedagógico, mais especificamente na universidade, foi despida dos traços que tão frequentemente caracterizam boas práticas avaliativas, nomeadamente, a função formativa, a de identificar necessidades de aprendizagem e a de fornecer feedback construtivo. A conferência magistral é uma perspectiva que ainda permeia muitas práticas de ensino-aprendizagem e de avaliação no âmbito da tradução e que atribui enfoque excessivo na figura do professor e na versão autorizada de seus textos em desfavor das necessidades e expectativas de educandos. Abordagens avaliativas subjetivas e pouco criteriosas como essa, além de comprometerem o processo educacional, exacerbam o risco de gerar desmotivação ou de se tornarem insignificantes para os sujeitos nele inseridos. Nesse bojo, o presente trabalho visou a desenvolver uma ferramenta pedagógica de avaliação de tradução com caráter formativo e que fornecesse feedback contextualizado o suficiente para engatilhar o progresso incremental no desempenho (feedforward) de discentes. Adotando perspectivas do estudo de gêneros (Swales) e da metodologia de avaliação por corpus (Bowker, 2001, Corpusbased approach to Translation Evaluation), o construto a ser avaliado pela ferramenta multidimensional aqui concebida foi a qualidade da tradução, manifesta nos pilares: integridade do conteúdo do texto de partida, correção da língua em contextos normativos de produção e similaridade com textos prototípicos. A fim de levar a cabo essa empreitada metodológica, buscou-se implementar uma ferramenta com arquitetura baseada em agentes de IA com aprendizado em contexto, utilizando prompts estruturados e uma base de conhecimento. Prevê-se também a realização de ajuste fino de um grande modelo de linguagem (LLM- Large Language Model) para torná-lo apto a apreender padrões e características retóricas, estruturais e linguísticofraseológicas do gênero escolhido para teste, o abstract, e usar a informação do corpus de treinamento como subsídio para fornecer feedback contextualizado, autêntico e baseado em dados. Assim, diante do atual cenário de crescente obsolescência do tradutor e de sua substituição por tecnologias de inteligência generativa, cumpre pensar em formas alternativas de aprender e avaliar tradução a fim de equipar educandos para adentrar em um mercado de trabalho em constante mudança.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - MARIA APARECIDA CALTABIANO MAGALHÃES BORGES DA SILVA - PUC - SP
Externa à Instituição - PAULA TAVARES PINTO - UNESP
Interna - 2703927 - FLAVIA DE OLIVEIRA MAIA PIRES
Presidente - 2003773 - GLADYS PLENS DE QUEVEDO PEREIRA DE CAMARGO
Externa à Instituição (Suplente) - Sara Alves Ferreira de Araujo - INEP