[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-seo-209773-112":3,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":72,"doc-detail-209773-pt":115},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"ok",{"site_id":7,"language":8,"slug":9,"title":10,"keywords":11,"description":12,"schema_data":13,"social_meta":65,"head_meta":67,"extra_data":69,"updated_unix":71},112,"pt","analysis-of-chatbot-performance-in-solving-chemistry-questions-in-enem-exams","Análise do desempenho de chatbots na resolução de questões de Química em provas do ENEM","","A pesquisa analisa o desempenho de chatbots baseados em Inteligência Artificial Generativa (IAGen) ao responder questões de Química do ENEM, considerando o impacto dessas ferramentas no ensino e na aprendizagem. Utiliza abordagem qualitativa para examinar itens de Química no período de 2014 a 2024, com sistemas como ChatGPT, Gemini, LuzIA e Copilot, comparando as respostas geradas. Os resultados apontam alto índice de acertos em questões de baixa complexidade conceitual e limitações em itens que exigem maior interpretação ou domínio teórico. 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Essas ferramentas podem favorecer a autonomia dos estudantes ao oferecer explicações de conteúdos e diferentes formas de acesso à informação. Todavia, persistem dúvidas quanto à exatidãoe à confiabilidade das respostas geradas, devido às limitações inerentes a esses sistemas. O Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM) representa uma das principais vias de acesso ao ensino superior etem em um de seus critérios a avaliação da área do conhecimento de Ciências da Natureza, a qual compreende assuntos de Química. Esta pesquisa teve como objetivo analisar o desempenho dos chatbots de IAGen em responder às questões de Química do Exame. A partir de uma abordagem qualitativa foram analisadas as questões de Química do ENEM no período de 2014 a 2024 utilizando diferentes sistemas de IAGen (ChatGPT, Gemini, LuzIA e Copilot), comparando as respostas geradas. Os resultados evidenciam que os chatbots apresentaram alto índice de acertos em questões que possuíam baixa complexidade conceitual, mas demonstraram limitações diante de questões que necessitavam de maior interpretação ou domínio teórico. Identifica-se que as ferramentas utilizadas possuem potencial para apoiar o trabalho docente, entretanto desde que o uso seja acompanhado por uma mediação crítica e domínio adequado na elaboração de prompts específicos. Este estudo apontaa importância do uso consciente dessas ferramentas, bem como a necessidade de docentes eestudantes preparados para seu uso.  \nPalavras-chave: ensino de Química; inteligência artificial generativa; provas do ENEM; tecnologias digitais na educação.  \nAnalysis of the performance of chatbots in solving Chemistry questions in  \nENEM exams  \nAbstract  \nCurrently, Generative Artificial Intelligence (GenAI), such as chatbots, has established itself as a technology with great potential to support teaching and learning, including in the field of Chemistry. These tools can promote student autonomy by offering explanations of content and different ways to access information. However, doubts remain about the accuracy and reliability of the generated responses due to the inherent limitations of these systems. The National High School Exam (ENEM) represents one of the main pathways to higher education and includes in one of its criteria is the assessment of knowledge in the area of Natural Sciences, which includes Chemistry subjects. This  \n1 Graduanda em Licenciatura em Química, Universidade Federal Rural de Pernambuco - UFRPE. Recife, Pernambuco, Brasil. ORCID:  [https://orcid.org/0009-0003-5699-6900](https://orcid.org/0009-0003-5699-6900. E-mail:)[. E-mail:](https://orcid.org/0009-0003-5699-6900. E-mail:)[ ](https://orcid.org/0009-0003-5699-6900. E-mail:)[j](janainabatistasilva123@gmail.com)[anainabatistasilva123@gmail.com](janainabatistasilva123@gmail.com)  \n2 Doutor em Química , pela Universidade Federal de Pernambuco-UFPE. Professor da Universidade Federal Rural de Pernambuco – UFRPE. Recife, Pernambuco, Brasil. ORCID: [https://orcid.org/0000-](https://orcid.org/0000-)[ ](https://orcid.org/0000-)[0002-9402-936X](0002-9402-936X. E-mail: brunoleite@ufrpe.br)[. E-mail:](0002-9402-936X. 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