Inteligência artificial: análise dos obstáculos epistemológicos emergentes na leitura visual de hidrocarbonetos
DOI:
10.23926/RPD.2026.v11.e26009.id1415Palavras-chave:
Ensino de Química Orgânica, Inteligência Artificial, Barreiras EpistemológicasResumo
As Inteligências Artificiais Generativas (IAs) não compreendem microscopicamente os problemas químicos submetidos a elas, o objetivo deste artigo é investigar a precisão das nomenclaturas de hidrocarbonetos geradas por IAs (ChatGPT e Gemini) por meio do reconhecimento visual de estruturas químicas, para avaliar as barreiras epistemológicas emergentes nessa interação. Para tanto, foram escolhidas dez estruturas, e adota-se a perspectiva qualitativa e a análise de conteúdo. Após a análise das respostas foram percebidos os erros verbais e do realismo qualitativo devido à geração de termos incompatíveis com as estruturas em quantidade de carbonos, presença ou não de ramificações e insaturações. A utilização cega e sem criticidade dessas IAs como ferramentas de resolução de exercícios tende a criar nos alunos barreiras epistemológicas graves, promovendo assim dificuldades de aprendizagem de conceitos futuros na química.
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