Generative artificial intelligence in solving objective questions of Enade for food engineering

Authors

DOI:

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

Keywords:

Assertion-reason, Copilot, Gemini, Multiple response, Single response

Abstract

The use of generative artificial intelligence (GAI) in solving objective questions is an attractive tool in the development of the teaching and learning process. The objective of this study was to verify the performance of generative artificial intelligence in solving questions from the ENADE (National Student Performance Exam) for the Food Engineering course. Methodologically, the GAI Google Gemini and Microsoft Copilot were used to solve objective questions from the 2014 to 2023 editions. However, the results of the study show that, although generative artificial intelligences have potential as tools to support pedagogical practices, their performance in solving ENADE objective questions remained below 70% in all editions analyzed, indicating limitations that reinforce the need for critical and complementary use of these technologies in the evaluation process. Innovation in pedagogical practices, aimed at transforming the teaching and learning process, is essential for promoting continuous improvements, with GAI standing out in various educational segments, especially in the creation of questions, assessments, and corrections.

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Author Biography

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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Published

2026-03-03

How to Cite

Malveira Cavalcante, J. (2026). Generative artificial intelligence in solving objective questions of Enade for food engineering. Devir Educação, 10(1), e-1172. https://doi.org/10.30905/rde.v10i1.1172

Issue

Vol. 10 No. 1 (2026): DEVIR EDUCAÇÃO

Section

Dossiê

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