Inteligência artificial generativa na resolução de questões objetivas do Enade do curso de engenharia de alimentos

Autores

DOI:

https://doi.org/10.30905/rde.v10i1.1172

Palavras-chave:

Asserção-razão, Copilot, Gemini, Resposta múltipla, Resposta única

Resumo

A utilização de inteligência artificial generativa (IAG), na resolução de questões objetivas, é uma estratégia atrativa no desenvolvimento no processo de ensino e aprendizagem. O objetivo do presente estudo foi verificar o desempenho de inteligência artificial generativa na resolução de questões do Enade do curso de Engenharia de Alimentos. Em termos metodológicos, foram utilizadas as IAG, Google Gemini e Microsoft Copilot, para resolução das questões objetivas das edições de 2014 a 2023. Contudo, os resultados do estudo evidenciam que, embora as inteligências artificiais generativas apresentem potencial como ferramentas de apoio às práticas pedagógicas, seu desempenho na resolução de questões objetivas do Enade permaneceu abaixo de 70% em todas as edições analisadas, indicando limitações que reforçam a necessidade de uso crítico e complementar dessas tecnologias no processo avaliativo. A inovação nas práticas pedagógicas, voltada à transformação do processo de ensino e aprendizagem, é essencial para a promoção de melhorias contínuas, sendo IAG destacada em diversos segmentos educacionais, especialmente na criação de questões, avaliações e correções.

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Biografia do Autor

Jéfferson Malveira Cavalcante, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará - IFCE

Docente e pesquisador com sólida formação multidisciplinar, integrando áreas técnicas, pedagógicas, sociais e ambientais. Possui graduação em Pedagogia (UVA-2002), Engenharia de Alimentos (UFC-2006) e Tecnologia em Processos Químicos (IFCE-2014), além de especialização em Engenharia de Alimentos (UFSC-2009), Vigilância Sanitária e Qualidade de Alimentos (UNIAMÉRICA-2022), Engenharia de Segurança do Trabalho (UNIMAIS-2022) e Formação em Energias Renováveis (CENTEC-2024), com mestrado (UFC-2010) e doutorado (UFC-2014) em Engenharia Química e curso técnico em Segurança do Trabalho (CEFET-2004). Atua há mais de 10 anos nos ensinos técnico e superior, nos cursos de Aquicultura, Farmácia, Gastronomia, Nutrição, Matemática, Meio Ambiente, Química e Segurança do Trabalho, com ênfase em Ciência e Tecnologia de Alimentos, Processamento de Alimentos, Aproveitamento de Subprodutos, Química de Alimentos, Segurança Alimentar e Análise Sensorial. Tem experiência consolidada em projetos de pesquisa aplicada, gestão acadêmica, extensão universitária e no ensino a distância, coordenando iniciativas voltadas à inovação em produtos, processos e práticas educacionais. É avaliador ad hoc do BASIs/INEP/MEC, contribuindo para a avaliação e melhoria da qualidade de cursos superiores no Brasil. Sua atuação se destaca pela adoção de metodologias de ensino inovadoras, integração teoria-prática e pela capacidade de desenvolver projetos interdisciplinares que dialogam com demandas acadêmicas, sociais, industriais e ambientais.

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Publicado

2026-03-03

Como Citar

Malveira Cavalcante, J. (2026). Inteligência artificial generativa na resolução de questões objetivas do Enade do curso de engenharia de alimentos. Devir Educação, 10(1), e-1172. https://doi.org/10.30905/rde.v10i1.1172

Edição

v. 10 n. 1 (2026): DEVIR EDUCAÇÃO

Seção

Dossiê

Licença

Copyright (c) 2026 Devir Educação

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