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O estudo tem como objetivo verificar o desempenho da IAG na resolução de questões do Enade do curso de Engenharia de Alimentos, considerando edições de 2014 a 2023. Foram utilizadas Google Gemini e Microsoft Copilot, e os resultados indicam desempenho abaixo de 70% em todas as edições analisadas. 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O objetivodo presente estudo foi verificar o desempenho de inteligência artificial generativa na resolução de questões do Enade do curso de Engenharia de Alimentos. Em termosmetodológicos, 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.  \nPalavras-chave: Asserção-razão; Copilot; Gemini; Resposta múltipla, Resposta única.  \nAbstract  \nThe 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.  \nKeywords: Assertion-reason; Copilot; Gemini; Multiple response, Single response.  \n1 IFCE-Fortaleza/CE, Brasil. E-mail: [jmalveirac@gmail.com-Orcid:](jmalveirac@gmail.com-Orcid:) [https://orcid.org/0000-0002-1402-5095](https://orcid.org/0000-0002-1402-5095)[ ](https://orcid.org/0000-0002-1402-5095)Revista Devir Educação, Lavras, vol.10, n.1, e-1172, 2026.  \nResumen  \nEl 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 objetivode este estudio fue verificar el desempeño de la inteligencia artificial generativa en laresolución 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 l","cbCait7rsAuPhNVc","https://ap.wps.com/l/cbCait7rsAuPhNVc","pdf",684379,19,"Portuguese","# Resumo\n# Introdução\n## Contexto das tecnologias digitais no ensino superior\n## Instrumentos de avaliação e papel do Enade","[{\"question\":\"Qual é o objetivo do estudo sobre inteligência artificial generativa no Enade?\",\"answer\":\"Verificar o desempenho de inteligências artificiais generativas na resolução de questões objetivas do Enade do curso de Engenharia de Alimentos.\"},{\"question\":\"Quais ferramentas de IAG foram utilizadas para resolver as questões objetivas?\",\"answer\":\"Foram utilizadas a Google Gemini e o Microsoft Copilot.\"},{\"question\":\"Qual foi o desempenho observado da IAG nas edições analisadas?\",\"answer\":\"O desempenho permaneceu abaixo de 70% em todas as edições de 2014 a 2023 analisadas, indicando limitações.\"}]","Inteligência artificial generativa na resolução de questões objetivas do Enade do curso de engenharia de alimentos - Estudo de desempenho e limitações | PDF"]