Inteligencia artificial generativa en la solución de preguntas objetivas del Enade para la carrera de ingeniería de alimentos

Autores/as

DOI:

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

Palabras clave:

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

Resumen

El uso de la inteligencia artificial generativa (IAG) en la resolución de preguntas objetivas es una herramienta atractiva en el desarrollo del proceso de enseñanza y aprendizaje. El objetivo de este estudio fue verificar el desempeño de la inteligencia artificial generativa en la resolución de preguntas del ENADE (Examen Nacional de Desempeño Estudiantil) para el curso de Ingeniería de Alimentos. Metodológicamente, se utilizaron las IAG Google Gemini y Microsoft Copilot para resolver preguntas objetivas de las ediciones 2014 a 2023. Sin embargo, los resultados del estudio muestran que, si bien las IAG tienen potencial como herramientas de apoyo a las prácticas pedagógicas, su desempeño en la resolución de preguntas objetivas del ENADE se mantuvo por debajo del 70% en todas las ediciones analizadas, lo que indica limitaciones que refuerzan la necesidad de un uso crítico y complementario de estas tecnologías en el proceso de evaluación. La innovación en las prácticas pedagógicas, orientada a la transformación del proceso de enseñanza y aprendizaje, es esencial para promover mejoras continuas, destacándose la IAG en diversos segmentos educativos, especialmente en la creación de preguntas, evaluaciones y correcciones.

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Biografía del autor/a

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

Cómo citar

Malveira Cavalcante, J. (2026). Inteligencia artificial generativa en la solución de preguntas objetivas del Enade para la carrera de ingeniería de alimentos. Devir Educação, 10(1), e-1172. https://doi.org/10.30905/rde.v10i1.1172

Número

Vol. 10 Núm. 1 (2026): DEVIR EDUCAÇÃO

Sección

Dossiê

Licencia

Derechos de autor 2026 Devir Educação

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