Trabalho de Enfermagem Marcado como IA? O Que Dá Mesmo Para Mudar

Antes de mudar uma palavra, separe o texto sinalizado em três montes. Um é a redação que um modelo teórico, um órgão regulador ou uma citação fixou por você. Outro é a redação que o prontuário fixou por você. O terceiro é o seu próprio raciocínio. Só o terceiro pode ser reescrito sem criar um problema novo, pior que o primeiro.

A maior parte dos conselhos sobre trabalhos sinalizados pressupõe que você tem liberdade total sobre a própria prosa. Em enfermagem, quase nunca tem. Um relato reflexivo precisa passar por etapas nomeadas, em ordem. Um plano de cuidados precisa caber nas colunas que o modelo entrega. Um mapeamento de proficiência devolve ao regulador as palavras dele, e uma citação reescrita deixa de ser citação.

O lado do detector é curto e é o mesmo de sempre. O Turnitin restringe a análise ao que chama de qualifying text (texto qualificável) e descreve isso assim: `only prose sentences, meaning that we only analyze blocks of text that are written in standard grammatical sentences and do not include other types of writing such as lists, bullet points (short non-sentence structures), or other non-sentence structures` (apenas frases em prosa, ou seja, analisamos somente blocos de texto escritos em frases gramaticalmente padrão e não incluímos outros tipos de escrita, como listas, marcadores (estruturas curtas que não são frases) ou outras estruturas que não são frases). A frase seguinte é a que todo mundo pula: `This percentage is not necessarily the percentage of the entire submission.` (Esta porcentagem não é necessariamente a porcentagem de todo o trabalho enviado.)

Isso é tudo o que você precisa do mecanismo geral para esta página. Se quiser ver a coisa destrinchada, por que os detectores de IA sinalizam redações bem escritas e como a estrutura da redação afeta sua pontuação de IA no Turnitin fazem esse trabalho. O resto da página trata de documentos de enfermagem em específico.

Quase toda a repetição num trabalho de enfermagem vem de um punhado de estruturas com nome próprio, e nenhuma delas é escolha sua.

Ciclo Reflexivo de Gibbs. Criado por Graham Gibbs em 1988. O Reflection Toolkit da Universidade de Edimburgo lista as seis etapas como descrição da experiência, sentimentos e pensamentos sobre a experiência, avaliação da experiência, análise para dar sentido à situação, conclusão sobre o que você aprendeu e plano de ação para lidar com situações parecidas no futuro. Se o enunciado da disciplina manda usar Gibbs, esses seis títulos e essa ordem vêm junto com o enunciado.

Modelo de Driscoll. Driscoll (1994) construiu o modelo sobre três perguntas feitas originalmente por Terry Borton em 1970: What? So what? Now what? (O quê? E daí? E agora?) São três movimentos, nessa ordem, sempre.

O processo de enfermagem. A American Nurses Association o descreve em cinco passos: avaliação, diagnóstico, resultados e planejamento, implementação e avaliação. A ANA diz também onde o resultado deve ficar: `Assessment data, diagnosis, and goals are written in the patient's care plan so that nurses as well as other health professionals caring for the patient have access to it.` (Os dados da avaliação, o diagnóstico e as metas são registrados no plano de cuidados do paciente, para que os enfermeiros e também os outros profissionais de saúde que cuidam do paciente tenham acesso a essas informações.) Um plano de cuidados é uma grade fixa porque outros clínicos precisam lê-lo sob pressão.

Os padrões de proficiência. No Reino Unido, os padrões de proficiência do NMC para enfermeiros registrados se organizam em sete plataformas: ser um profissional que presta contas; promover a saúde e prevenir doenças; avaliar necessidades e planejar o cuidado; prestar e avaliar o cuidado; liderar e gerenciar o cuidado de enfermagem e trabalhar em equipe; melhorar a segurança e a qualidade do cuidado; coordenar o cuidado. Os trabalhos que comprovam proficiência costumam citar a declaração correspondente e escrever a partir dela, o que faz a mesma formulação aparecer no trabalho de todo mundo na sua turma.

O próprio fornecedor publicou onde, segundo ele, o modelo erra:

Sometimes false positives (incorrectly flagging human-written text as AI-generated), can include content without a lot of structural variation, text that literally repeats itself, or text that has been paraphrased without developing new ideas. (Às vezes os falsos positivos (classificar como gerado por IA um texto escrito por um humano) podem incluir conteúdo com pouca variação estrutural, texto que se repete ao pé da letra ou texto parafraseado sem desenvolver ideias novas.)

A frase depois dessa se dirige a quem lê a pontuação, não a você: `If our indicator shows a higher amount of AI writing in such text, we advise you to take that into consideration when looking at the percentage indicated.` (Se o nosso indicador aponta uma quantidade maior de escrita por IA nesse tipo de texto, recomendamos que você leve isso em conta ao observar a porcentagem indicada.)

Duas daquelas três descrições são coisas que uma rubrica de avaliação pede ativamente que um trabalho de enfermagem faça. A variação estrutural é justamente o que um ciclo reflexivo elimina de propósito, porque a ideia do ciclo é que você percorra as mesmas etapas sempre e possa comparar um incidente com o outro.

Faça isso antes de abrir o documento de verdade. Leva uns dez minutos e muda a cara de todo o resto do trabalho.

O resultado desconfortável é que a faixa sinalizada costuma atravessar duas ou três dessas linhas ao mesmo tempo, porque o detector não para nos seus títulos. A unidade de classificação é um segmento de texto, não uma seção, e um segmento que atravessa um título carrega junto o final do que vinha antes dele.

Se um trecho sinalizado contém uma dose, um escore ou uma citação, o trecho não é a unidade de trabalho. Divida-o e trate cada parte conforme a linha a que ela pertence.

Para uma prosa que soa genérica, a sugestão-padrão é torná-la mais concreta: nomeie a coisa, acrescente o detalhe específico que só você saberia. Esse conselho é bom na maioria das disciplinas e é um problema aqui, porque em enfermagem os detalhes específicos em geral pertencem a outra pessoa.

A orientação do NMC para relatos reflexivos escritos diz isso sem rodeios: `Be careful not to record any information which may identify another person.` (Cuide para não registrar nenhuma informação que possa identificar outra pessoa.) Aquela página foi escrita para a revalidação, não para trabalhos acadêmicos, e lá o recipiente também é fixo: chega a ter um formulário obrigatório e a exigência de que cada relato se remeta ao Código. A instrução que vale transportar para cá é a que trata do que você escreve sobre outra pessoa, porque uma reflexão avaliada levanta exatamente a mesma pergunta sobre exatamente o mesmo paciente.

Ou seja: a alavanca que a maioria dos guias tenta usar é justamente a que as suas normas profissionais fecham. Acrescentar a ala, a data, a via de admissão e a idade ao lado de um diagnóstico não torna o texto mais seu. Torna o paciente identificável.

O que dá para acrescentar no lugar é detalhe de raciocínio, não de identificação. São coisas específicas, só disponíveis para quem esteve mesmo lá, e nenhuma delas identifica ninguém:

• A observação que fez você escalar a situação, e a que você ficou monitorando e não mudou.
• O que você considerou e descartou, com o motivo do descarte.
• O que dizia a política local, e o ponto em que a situação deixou de corresponder a ela.
• O que você pediu e não conseguiu, e o que fez em seguida.
• O que você verificaria mais cedo se o mesmo plantão se repetisse, formulado como uma verificação, não como um sentimento.

Essa lista é também, por outro lado, o que as faixas mais altas da maioria das rubricas de reflexão pedem. Profundidade de raciocínio clínico e detalhe identificador são duas coisas diferentes, e a primeira não tem restrição.

Um plano de cuidados entregue como uma grade de entradas curtas é feito sobretudo das estruturas que o Turnitin diz estar fora da análise. O FAQ dele diz: `The model does not reliably detect AI-generated text in the form of non-prose, or code, nor does it detect short-form/unconventional writing such as bullet points (short non-sentence structures)` (o modelo não detecta de forma confiável texto gerado por IA na forma de não prosa ou de código, e tampouco detecta escrita curta ou não convencional, como marcadores (estruturas curtas que não são frases)), e a frase seguinte diz: `This means that a document containing several different writing types would result in a disparity between the percentage and the highlights.` (Isso significa que um documento com vários tipos diferentes de escrita pode apresentar uma discrepância entre a porcentagem e os destaques.)

Circula a crença de que isso faz da tabela um lugar seguro para guardar as coisas. Não faz. Uma nota de versão de 2023 do Turnitin diz: `We are now able to process long-form prose text in tables.` (Agora conseguimos processar texto em prosa longa dentro de tabelas.) A frase seguinte importa quando você está comparando dois relatórios: `Resubmit to reprocess existing submissions that contain tables.` (Reenvie para reprocessar os trabalhos já entregues que contenham tabelas.) Uma coluna de justificativa escrita em frases completas entra na análise. Uma coluna de metas escrita em fragmentos curtos, na maior parte, não.

A mesma nota de versão registra que os destaques dentro de uma bibliografia eram um bug, e que `Bibliographies are now excluded when processing the AI writing report` (as bibliografias agora ficam de fora do processamento do relatório de escrita por IA), outra vez com a instrução de reenviar o trabalho.

O que se segue daí é a nossa leitura, não algo que o Turnitin publica. Uma vez fora do denominador as entradas da grade e a lista de referências, o que sobra é a prosa contínua: a reflexão, a justificativa, a discussão das evidências. São as partes que você escreveu com as suas palavras, seguindo um formato definido por outra pessoa. Uma porcentagem alta num trabalho de enfermagem costuma ser a porcentagem desse resíduo, não do documento que você vê na tela.

Isso também explica uma reclamação que aparece muito: os destaques parecem uma parte pequena do trabalho e o número parece grande. O Turnitin diz que a porcentagem não é necessariamente a porcentagem de todo o trabalho enviado, e um plano de cuidados é quase o pior caso dessa diferença. Que conteúdo o Turnitin IA ignora e o Turnitin lê texto dentro de tabelas detalham a regra em si.

Às vezes a decisão já foi tomada pelo coordenador da disciplina, e a única questão é como executá-la sem quebrar algo que importa mais do que uma pontuação.

Congele estes itens, no sentido de deixá-los exatamente como estão, byte por byte, enquanto a prosa em volta muda:

• Toda declaração de proficiência citada e todo artigo citado do Código.
• Nomes de medicamentos, doses, vias, frequências, concentrações e horários de administração.
• Valores de observação, escores de alerta precoce e as unidades correspondentes.
• A ordem dos acontecimentos, e quaisquer marcadores explícitos de tempo.
• Os nomes das etapas do modelo, se a rubrica os mapear.

O custo que as pessoas subestimam não é o da reescrita, é o da releitura. Todo parágrafo mexido passa a ser um parágrafo que você precisa conferir duas vezes: uma contra o prontuário, outra contra a rubrica que vincula seu trabalho a uma proficiência. Mexer no trabalho inteiro cria uma conferência do tamanho do trabalho inteiro.

Estreitar esse trabalho é o que o HumanPen faz. Você entrega a ele o AI Writing Report do Turnitin ou do iThenticate, e as passagens marcadas passam a ser o escopo, de modo que nada fora delas é aberto. Segundo a própria descrição do site sobre a regra de limites, o parágrafo é a menor unidade que o motor reescreve; uma seleção parcial é expandida para o parágrafo inteiro; e o escopo ampliado é mostrado a você para confirmação antes de qualquer coisa rodar. A cobrança segue a mesma linha: só entram na contagem as palavras efetivamente reescritas. Onde o resultado for elegível, você pode continuar reduzindo o índice de IA sem custo.

Ninguém, nós inclusive, pode lhe dar um número para o próximo relatório. O Turnitin já mudou o modelo de detecção antes e data essas mudanças nas próprias notas de versão, de modo que um relatório gerado depois é uma medição diferente. O escopo é a parte que continua sob o seu controle, e num documento que carrega doses e normas citadas, é o escopo que vale controlar.

Toda a minha redação reflexiva está destacada, mas o plano de cuidados anexo está limpo. Por quê? Porque são tipos diferentes de texto. A redação é prosa contínua, que é o que o Turnitin diz analisar. Um plano de cuidados feito de entradas curtas numa grade é, em boa parte, estrutura que não chega a formar frases, e o Turnitin diz não detectar isso. A grade limpa não é uma prova sobre a grade: é uma ausência de medição.

Devo dar mais variedade à minha reflexão para que ela pareça menos repetitiva? Antes de ser uma pergunta sobre detector, é uma pergunta sobre a sua rubrica. Se o enunciado indica Gibbs, as seis etapas fazem parte do que está sendo avaliado. A própria recomendação do Turnitin sobre texto com pouca variação estrutural se dirige a quem lê a pontuação: manda levar o tipo de texto em conta, e não manda você escrever diferente.

Posso tornar a reflexão mais pessoal para provar que fui eu que escrevi? Cuidado com que tipo de pessoal. A orientação do NMC sobre relatos reflexivos diz para não registrar informação que possa identificar outra pessoa. A profundidade do raciocínio clínico não tem restrição e costuma ser o que as faixas mais altas querem. Detalhe identificador sobre um paciente é outra conversa, com regras próprias.

Os documentos do meu estágio usam um formulário obrigatório. Isso conta contra mim? O formulário não é o problema e, de todo modo, você não pode mudá-lo. O que um formulário fixo faz é empurrar toda a variação para os campos de texto livre, que é onde a análise incide. Espere que a pontuação seja sobre esses campos.

Uma porcentagem alta de IA num trabalho de enfermagem significa que eu tenho que responder por isso? O Turnitin diz que o modelo dele `may not always be accurate (it may misidentify human-written, AI-generated, and AI-paraphrased text), so it should not be used as the sole basis for adverse actions against a student` (pode nem sempre ser preciso (pode identificar mal texto escrito por humano, gerado por IA e parafraseado por IA), portanto não deve ser usado como única base para medidas adversas contra um aluno), e a frase seguinte diz que isso `takes further scrutiny and human judgment in conjunction with an organization's application of its specific academic policies` (exige escrutínio adicional e julgamento humano, em conjunto com a aplicação, pela instituição, de suas políticas acadêmicas específicas). Essa é a posição do fornecedor sobre como o número deve ser usado. Não é prova sobre o seu trabalho, em nenhum dos dois sentidos. Se é você quem precisa responder, sinalizado, mas foi você quem escreveu cobre a preparação dessa conversa.

A parte reflexiva é diferente de uma redação reflexiva comum? O mecanismo é o mesmo, e o Turnitin sinaliza redações reflexivas como IA cobre isso. O que muda em enfermagem é que o modelo vem nomeado no enunciado, o prontuário fornece os fatos, e um regulador tem opinião sobre quanto detalhe você pode registrar.