Metrologia e IA no ensino de Química Analítica em contextos sem laboratório

Resumo

Este estudo investigou, no contexto do ensino de Química Analítica, o potencial de uma atividade experimental digital, fundamentada em princípios de metrologia e mediada por inteligência artificial (IA), para favorecer a aprendizagem significativa. A pesquisa foi realizada com 10 grupos de estudantes de uma disciplina de Química Analítica Instrumental da Universidade Federal do Piauí (UFPI) em um contexto caracterizado pela ausência de equipamentos laboratoriais, o que demandou uma estratégia de experimentação acessível e centrada na análise de dados. Os estudantes realizaram medições indiretas de crescimento humano a partir de imagens digitais padronizadas, utilizando calibração por padrão interno (pixels→centímetros) com referência dimensional fixa, organização de dados em tabelas, construção de gráficos e modelagem por regressão linear pelo método dos mínimos quadrados. A qualidade das medições foi avaliada por meio do erro relativo percentual, adotando-se ER ≤ 3% como critério de aceitabilidade didática, de modo a explicitar controle de repetibilidade e orientar a discussão sobre confiabilidade metrológica. A IA foi integrada como ferramenta de apoio à verificação de cálculos, checagem de coerência estatística, apoio à representação gráfica e à identificação de inconsistências, sempre sob mediação docente, com ênfase na validação conceitual e na não substituição do raciocínio analítico dos estudantes. Os resultados indicaram elevada consistência entre os grupos com controle metrológico (média = 142,9 cm; com desvio padrão intergrupos de 9,9 cm) e forte correlação linear (R² médio = 0,988), além de evidências qualitativas de compreensão conceitual sobre calibração, erro experimental e confiabilidade metrológica, expressas em justificativas, reconhecimento de fontes de erro e interpretação dos parâmetros do modelo. A comparação entre métodos de estimativa e a contextualização dos valores obtidos como referência analítica favoreceram a discussão sobre pressupostos, limites de extrapolação e impacto do controle de qualidade sobre a robustez dos resultados. Conclui-se que a integração entre experimentação digital, metrologia e IA configura uma alternativa viável, acessível e replicável para o ensino de Química Analítica em instituições públicas brasileiras, fortalecendo competências de tratamento de dados, pensamento crítico e tomada de decisão baseada em evidências em ambientes educacionais com restrições de infraestrutura.