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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Feitosa, Rafael Divino Ferreira-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4739463636062171pt_BR
dc.contributor.referee1Feitosa, Rafael Divino Ferreira-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4739463636062171pt_BR
dc.contributor.referee2Siqueira, Vilson Soares de-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/4587101916896168pt_BR
dc.contributor.referee3Rigo, Rangel-
dc.creatorAraujo, João Pedro Borges-
dc.creator.Latteshttps://lattes.cnpq.br/6534497919567566pt_BR
dc.date.accessioned2025-12-11T00:17:32Z-
dc.date.available2025-12-10-
dc.date.available2025-12-11T00:17:32Z-
dc.date.issued2025-11-27-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/5984-
dc.description.abstractThis paper presents a comparative analysis of the performance of three tools that detect texts generated by Artificial Intelligence, namely ZeroGPT, EditPad, and QuillBot, focusing on the Brazilian Portuguese language. The motivation for the research comes from the rapid popularization of models such as ChatGPT and the consequent difficulty in distinguishing human writing from synthetic writing, a challenge that directly impacts the educational and scientific environment. To conduct the study, we selected the most relevant detectors with support for the chosen language and built a database with 404 texts: half composed of essays that received a perfect score of 1000 on the ENEM (2018–2024) and the other half generated by AI, following the same themes and rules as the ENEM. The evaluation was automated via Python with the Selenium framework, allowing the extraction of precise metrics such as sensitivity, specificity, and linguistic patterns (use of verbs and adjectives). The results indicated QuillBot as the most effective tool, achieving 95.3% accuracy and the highest sensitivity in identifying AI. ZeroGPT also proved reliable, with 93.81% accuracy. On the other hand, EditPad performed unsatisfactorily, correctly identifying only 50% of cases and failing to distinguish between texts, classifying almost everything as human. Linguistically, it was noted that AI tends to overuse adjectives and use fewer verbs, although the repetition of words is similar to that of humans. It is concluded that, although competent detectors exist, they are not infallible and should serve only as support for human analysis.pt_BR
dc.description.resumoEste presente trabalho apresenta uma análise comparativa do desempenho de três ferramentas que fazem detecção de textos gerados por Inteligência Artificial e elas são essas ZeroGPT, EditPad e QuillBot, com o foco na língua portuguesa brasileira. A motivação para a pesquisa vem da rápida popularização de modelos como o ChatGPT e da consequente dificuldade em distinguir a escrita humana da sintética, um desafio que impacta diretamente o meio educacional e científico. Para realizar o estudo, selecionamos os detectores mais relevantes com suporte ao idioma escolhido construímos uma base de dados com 404 textos: metade composta por redações nota 1000 do ENEM (2018–2024) e a outra metade gerada por IA, seguindo os mesmos temas e regras do ENEM. A avaliação foi automatizada via Python com o framework Selenium, permitindo extrair métricas precisas como sensibilidade, especificidade e padrões linguísticos (uso de verbos e adjetivos). Os resultados apontaram o QuillBot como a ferramenta mais eficaz, atingindo 95,3% de acerto e a maior sensibilidade na identificacão de IA. O ZeroGPT também se mostrou confiável, com 93,81% de precisão. Por outro lado, o EditPad teve um desempenho insatisfatório, acertando apenas 50% dos casos e falhando em distinguir os textos, classificando quase tudo como humano. Linguisticamente, notou-se que a IA tende a abusar dos adjetivos e usar menos verbos, embora a repetição de palavras seja parecida com a humana. Conclui-se que, embora existam detectores competentes, eles não são Infalíveis e devem servir apenas como apoio à análise humana.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Joao Pedro Borges de Araujo (joao.araujo2@estudante.ifgoiano.edu.br) on 2025-12-10T20:03:02Z No. of bitstreams: 1 TCC.pdf: 855549 bytes, checksum: b81a9c20cd41f8117dadf498378abb4b (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Hevellin Estrela (hevellin.estrela@ifgoiano.edu.br) on 2025-12-11T00:17:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TCC.pdf: 855549 bytes, checksum: b81a9c20cd41f8117dadf498378abb4b (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-12-11T00:17:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TCC.pdf: 855549 bytes, checksum: b81a9c20cd41f8117dadf498378abb4b (MD5) Previous issue date: 2025-11-27en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal Goianopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Cerespt_BR
dc.publisher.initialsIF Goianopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectIA Inteligência Artificialpt_BR
dc.subjectEnem Exame Nacional do Ensino Médiopt_BR
dc.subjectGO Goiáspt_BR
dc.subjectTCC Trabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.subjectPPL Pessoas Privadas de Liberdadept_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.titleANÁLISE COMPARATIVA DE SITES DE DETECÇÃO DE TEXTOS GERADOS POR INTELIGÊNCIA ARTIFICIALpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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