Análise da inteligência artificial generativa “DeepSeek” na elaboração de planos de aula de Cinética Química
DOI:
https://doi.org/10.56117/resbenq.2026.v7.e072619Palavras-chave:
Inteligência Artificial Generativa, Cinética Química, Planejamento de AulasResumo
Este artigo analisa o potencial da Inteligência Artificial Generativa (IAG) DeepSeek na elaboração de planos de aula para o ensino de Cinética Química, destacando vantagens, limitações e implicações pedagógicas. O estudo parte do pressuposto de que a integração de tecnologias digitais na educação, em especial a IAG, pode auxiliar na superação de desafios associados à abstração de conceitos científicos, como velocidade reacional e fatores que influenciam reações químicas. A metodologia adotada é exploratória e qualitativa, comparando duas modalidades de planos gerados pelo DeepSeek: um plano direto e outro estruturado com elementos pedagógicos (objetivos, metodologia, recursos, avaliação). Os resultados revelaram que o DeepSeek produz planos coesos, com organização temporal e diversificação de recursos (simulações, experimentos). Contudo, identificaram-se lacunas como falta de especificidade em materiais didáticos, referências inadequadas ao nível médio e inconsistências entre recursos citados e metodologia proposta. A modalidade estruturada demonstrou maior eficácia ao detalhar objetivos e distribuir conteúdos em três aulas, porém ainda careceu de adaptações contextuais. A discussão ressalta que, embora a IAG ofereça suporte na criação de planos, sua eficácia depende da mediação crítica do docente para ajustar propostas genéricas à realidade escolar, além de atenção a questões éticas e pedagógicas. Conclui-se que o DeepSeek é uma ferramenta promissora, mas complementar, exigindo aprimoramentos em personalização e precisão de recursos.
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