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Seplag capacita servidores públicos para o uso de ferramentas inteligentes na produção científica

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A Escola de Governo de Mato Grosso, vinculada à Secretaria de Estado de Planejamento e Gestão (Seplag-MT), capacitou, nesta quarta-feira (1º.10), a primeira turma do curso “Inteligência Artificial na Pesquisa Acadêmica”. Realizado na sede da instituição, em Cuiabá, o encontro reuniu servidores de diferentes órgãos do Poder Executivo estadual.

Os participantes conheceram ferramentas de inteligência artificial aplicadas à produção científica, com foco na agilidade e na qualidade do processo de pesquisa. Além da Seplag, o curso contou com representantes da Secretaria de Segurança Pública (Sesp), de Infraestrutura (Sinfra), de Justiça (Sejus) e de outras pastas estaduais.

Para a adjunta da Escola de Governo, Marioneide Kliemaschewsk, a capacitação se soma à articulação estratégica que fomenta e acompanha a educação profissional no setor público estadual. “Atualmente, já realizamos ações sistêmicas que proporcionam oportunidades para que os servidores não estagnem suas habilidades e, junto a isso, precisamos criar condições para que essas oportunidades sejam efetivamente aproveitadas ao máximo”, destaca a adjunta, mencionando o impacto que pode gerar o curso para quem, por exemplo, pretende cursar pós-graduação.

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Neste ano, a Escola de Governo realizou a quarta edição do Seminário de Gestão do Conhecimento. Esse evento fomenta a produção científica voltada às necessidades da administração pública e compete, sobretudo, aos servidores que usufruem parcial ou integralmente da Licença para Qualificação Profissional.

O curso foi ministrado pela servidora pública de MT, Rozimeire Shimizu, que é também doutora e, atualmente, pós-doutoranda pela Universidade de Brasília (UnB). Ela enfatizou os benefícios que podem ser gerados ao servidor que se desafia no universo científico. “A importância é discutir o uso da inteligência artificial na pesquisa acadêmica e como utilizar essa tecnologia na elaboração da pesquisa, na estruturação de textos e na revisão. Essa ferramenta tem sido utilizada no meio acadêmico para ganhar tempo e qualidade, por isso, torna-se necessário capacitar os agentes em como usar essa tecnologia”, explica.

O curso teve carga horária de quatro horas e, ao término, os participantes receberam certificado de conclusão. Crédito: Inácio de Paula | Seplag-MT

Entre as tecnologias digitais mencionadas durante a aula estão o ChatGPT, Jenni AI, DeepSeek e Perplexity. Segundo o servidor público da Secretaria de Estado de Saúde, Lauro Vasconcelos, além do uso de tecnologias, o curso também contemplou aspectos essenciais da vida acadêmica, como prazos, etapas de qualificação, elaboração e correção de projetos.

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“O conteúdo abordou as principais ferramentas modernas de busca e análise de informações, fundamentais para apoiar o servidor-pesquisador na elaboração e produção de trabalhos científicos. Ao estimular o uso responsável da inteligência artificial na pesquisa e ao reforçar a importância da produção científica aplicada, o curso oferece subsídios para que os servidores possam propor soluções inovadoras aos desafios da gestão pública, resultando em uma prestação de serviços mais qualificada à população mato-grossense”, finaliza.

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Fonte: Governo MT – MT

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Equipe de Salvamento Veicular do 2º CRBM conquista 4º lugar na categoria “Em Desenvolvimento” durante o 2º Conesv

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A equipe de Salvamento Veicular do 2º Comando Regional Bombeiro Militar (2º CRBM), representante do Corpo de Bombeiros Militar de Mato Grosso (CBMMT), conquistou o 4º lugar na categoria “Em Desenvolvimento” do Desafio Nacional de Salvamento Veicular, realizado durante o 2º Congresso Nacional de Emergências e Segurança Viária (Conesv), entre os dias 24 e 26 de junho, no Parque Novo Mato Grosso, em Cuiabá.

O Conesv reuniu bombeiros militares, profissionais da saúde, integrantes das forças de segurança e especialistas de diversas regiões do país para promover a atualização técnica, o intercâmbio de conhecimentos e o aperfeiçoamento dos protocolos de atendimento às vítimas de acidentes.

Um dos destaques da programação foi o Desafio Nacional de Salvamento Veicular, competição que simula ocorrências reais de alta complexidade e avalia as equipes conforme padrões internacionais. Entre os critérios analisados estão a segurança das operações, a aplicação das técnicas de resgate, o gerenciamento da cena, o trabalho em equipe e o atendimento às vítimas.

Representando o CBMMT, a equipe do 2º CRBM, formada por militares de Rondonópolis, Primavera do Leste e Jaciara, competiu ao lado de equipes de diferentes estados brasileiros e conquistou o 4º lugar na categoria “Em Desenvolvimento”.

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O comandante da equipe de Salvamento Veicular do 2º CRBM, sargento BM John Weslley Oliveira da Silva, destacou que a participação no Conesv e no Desafio Nacional representou uma importante oportunidade de aperfeiçoamento técnico e de crescimento profissional para os militares.

” Nós tivemos a grata satisfação de participar do 2º Conesv, um evento que trouxe técnicas, equipamentos e muito conhecimento para todos nós. Dentro do Conesv, também pudemos participar do Desafio Nacional de Salvamento Veicular e conquistamos a 4ª colocação na modalidade Em Desenvolvimento. Esse pódio nos deu mais confiança e aprendizado para que nossa equipe possa avançar e, nos futuros desafios, conquistar colocações melhores”, afirmou.

Segundo o militar, a equipe iniciou sua preparação ainda na competição estadual realizada em Tangará da Serra e seguirá se preparando para os próximos desafios.

“Pudemos nos preparar a partir do desafio estadual que teve em Tangará da Serra, onde ficamos na 3ª colocação geral. Então, a nossa equipe segue forte e firme e estará se preparando muito mais para poder representar o Corpo de Bombeiros Militar do Estado de Mato Grosso”, finalizou.

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Além da competição, o Conesv proporcionou a troca de experiências entre profissionais de diferentes instituições e estados, contribuindo para a padronização de procedimentos e o fortalecimento das ações de resposta às ocorrências de trânsito.

Fonte: Governo MT – MT

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