Ensino
Disciplinas que abordam IA
Este painel apresenta a distribuição das disciplinas da Unicamp que abordam Inteligência Artificial (IA), considerando diferentes níveis de ensino e áreas do conhecimento. Os dados permitem analisar o grau de incorporação da IA nos currículos acadêmicos e a distribuição institucional das disciplinas.
As medições foram iniciadas no primeiro semestre de 2026 e serão atualizadas semestralmente para os cursos regulares de Graduação e Pós-Graduação Stricto Sensu (Mestrado, Doutorado e Mestrado Profissional).
Metodologia empregada na classificação das disciplinas
Os gráficos apresentam dados das disciplinas e respectivos programas/cursos da Unicamp que abordam IA, considerando duas classificações analíticas:
IA Direta ou Explícita
Disciplinas que apresentam explicitamente, em seu título ou ementa, conteúdos centrais da área de Inteligência Artificial, tais como:
- machine learning (aprendizado de máquina)
- deep learning (aprendizado profundo – subcampo do machine learning baseado em redes neurais artificiais com várias camadas que imitam o funcionamento do cérebro humano)
- redes neurais
- processamento de linguagem natural
IA Indireta, Aplicada ou Ampliada
Disciplinas que, embora não utilizem explicitamente os termos relacionados à IA, incorporam métodos, aplicações ou abordagens relacionadas à área, incluindo:
- ciência e data mining (mineração de dados – processo de usar programas de computador para examinar grandes volumes de dados e encontrar padrões ocultos, correlações e tendências)
- sistemas de apoio à decisão
- modelagem preditiva (técnica estatística e de aprendizado de máquina que usa dados do passado para prever resultados ou comportamentos futuros)
- reconhecimento de padrões
- processamento de sinais e imagens
- técnicas clássicas de IA (heurísticas, lógica fuzzy, entre outras)
Também foram consideradas disciplinas com abordagens mais amplas relacionadas à IA, como:
- computação cognitiva
- engenharia do conhecimento
- interação humano-máquina
- sistemas inteligentes
Saiba Mais: Ficha Técnica do Painel de Indicadores da Graduação e Pós-graduação
Objetivo do painel: Prover uma visão consolidada do estágio atual de incorporação da Inteligência Artificial nos currículos dos cursos da Unicamp, permitindo análises comparativas entre áreas, níveis de ensino e evolução temporal.
Definição: Painel analítico sobre a oferta de disciplinas que abordam o tema de Inteligência Artificial (IA) nos currículos dos cursos de graduação e pós-graduação da Unicamp.
O painel constitui um dos produtos do Observatório de IA da Unicamp e tem como objetivo monitorar, ao longo do tempo, o grau de incorporação da temática de IA nas atividades de ensino, permitindo avaliar sua evolução, distribuição e intensidade nas diferentes unidades e áreas do conhecimento. O indicador mensura o percentual de disciplinas que abordam conceitos, técnicas ou aplicações relacionadas à Inteligência Artificial em relação ao total de disciplinas ofertadas no período analisado.
Atualização: Painel atualizado semestralmente com início em 2026.
Diretoria Acadêmica da Unicamp (DAC) – dados armazenados e estruturados em planilhas Google, uma planilha contendo todas as disciplinas ofertadas para os cursos de graduação e pós-graduação e uma planilha específica contendo disciplinas previamente identificadas com potencial relação com IA, complementada com informações como tipo de disciplina, área de oferecimento e número de alunos matriculados.
Metodologia na identificação das disciplinas IA: A identificação das disciplinas com abordagem em IA foi realizada por meio de um processo sistemático de análise textual, considerando o título e a ementa das disciplinas. O processo foi apoiado pela ferramenta de Inteligência Artificial (ChatGPT Plus), utilizada para classificar e qualificar as disciplinas com base na presença de conteúdos relacionados à IA. Com as justificativas geradas pela ferramenta, executamos um processo final de validação em uma amostragem significativa de disciplinas, consolidando, assim, a pertinência dos resultados obtidos, não descartando existir uma pequena margem de erro na análise.
Processamento dos Dados: Os dados produzidos pela DAC passaram por processo de padronização e conversão para formato textual estruturado e armazenados em base de dados no formato de planilha Google, considerando que a origem dos dados é voltada à publicação em ambiente web. Foram incorporados campos de controle para melhor gerenciamento das informações relativas às disciplinas que abordam IA em seu título e/ou ementa e normalização das áreas de conhecimento da pós.
Interpretação das Métricas e Gráficos
Métricas com Indicadores de IA
Disciplinas com IA 2026: Número de disciplinas que apresentam abordagem relacionada à IA.
% Disciplinas com IA 2026: Percentual de disciplinas que apresentam abordagem relacionada à IA sobre o total de disciplinas oferecidas em 2026.
Carga Horária com IA 2026: Carga horária total das disciplinas com abordagem relacionada à IA.
Interpretação dos Gráficos
Disciplinas que abordam IA: apresenta a proporção de disciplinas com IA oferecidas nos cursos de graduação e pós-graduação, em valores absolutos e percentuais.
Distribuição das disciplinas por tipo de abordagem de IA: evidencia a classificação das disciplinas conforme o nível de abordagem (direta ou explícita, indireta ou ampliada), permitindo compreender a natureza da inserção da IA nos currículos.
Programas/Cursos que oferecem disciplinas com abordagem IA: apresenta a proporção de disciplinas com IA oferecidas nos programas/cursos de graduação e pós-graduação, em valores absolutos e percentuais.
Total de alunos nos programas/cursos oferecidos X nível de ensino: apresenta os dados de alunos matriculados em programas/cursos que contém disciplinas com alguma abordagem de IA, totalizados por graduação e pós-graduação.
Total de alunos nos programas/cursos X área de oferecimento: apresenta os dados de alunos matriculados em programas/cursos que contém disciplinas com alguma abordagem de IA, consolidados por área de oferecimento. A área classificada como “Estudante Especial” indica matrículas realizadas por alunos sem vínculo formal com algum curso da Unicamp.
GRADUAÇÃO: disciplinas que abordam IA: apresenta a proporção de disciplinas com IA oferecidas nos cursos de graduação, segmentada por áreas de oferecimento, em valores absolutos e percentuais.
GRADUAÇÃO: total de alunos (*) X tipo de oferecimento: apresenta a proporção de alunos matriculados para os diferentes tipos de oferecimento das disciplinas (Eletiva, Obrigatório ou Extra-curricular), em valores absolutos.
GRADUAÇÃO: Total de alunos nos cursos X área de oferecimento: apresenta a proporção de alunos matriculados e total de cursos para as diferentes áreas da graduação, em valores absolutos. Em específico, a área “estudante especial” indica alunos não matriculados em cursos regulares da instituição, mas autorizados pela coordenação a cursar disciplinas isoladas.
PÓS-GRADUAÇÃO: disciplinas que abordam IA: Apresenta a proporção de disciplinas com IA oferecidas nos programas/cursos de pós-graduação, segmentada por áreas de conhecimento CAPES, em valores absolutos e percentuais.
PÓS-GRADUAÇÃO: total de alunos X tipo de matrícula: apresenta o total de alunos matriculados nos programas Stricto Sensu (Mestrado, Doutorado e Mestrado Profissional). Em específico, a área “estudante especial” indica alunos não matriculados em cursos de Mestrado ou Doutorado da instituição, mas autorizados pela coordenação a cursar disciplinas isoladas.
PÓS-GRADUAÇÃO: Total de alunos no programas/cursos X área de oferecimento: apresenta o total de alunos matriculados nos programas/cursos Stricto Sensu (Mestrado, Doutorado e Mestrado Profissional), consolidados pelas áreas de conhecimento.
Responsável pela produção:
Observatório de Inteligência Artificial – Unicamp