Uso de ChatGPT en la elaboración de modelos y analogías:

Autores/as

  • João R. R. Tenório da Silva Universidade Federal Rural de Pernambuco, UFRPE https://orcid.org/0000-0001-9682-8889
  • José Euzebio Simões Neto Universidade Federal Rural de Pernambuco, UFRPE
  • Tarsila da Silva Alves Universidade Federal Rural de Pernambuco, UFRPE https://orcid.org/0009-0002-6589-6859
  • André Luiz Trindade de Melo Universidade Federal Rural de Pernambuco, UFRPE

DOI:

https://doi.org/10.56117/resbenq.2026.v7.e072625

Palabras clave:

Inteligencia Artificial Generativa., Modelos de Enseñanza, Enseñanza de la Química.

Resumen

El uso de la inteligencia artificial (IA) generativa en contextos educativos ha ampliado las posibilidades de producción de recursos didácticos, al tiempo que ha suscitado debates sobre su fiabilidad, sus limitaciones epistemológicas y la necesidad de mediación pedagógica. En este artículo se analizan las potencialidades y limitaciones de ChatGPT (versión GPT-4-turbo, gratuita) para la elaboración de modelos didácticos y analogías sobre los conceptos de Equilibrio Químico y Cinética Química, contenidos centrales y reconocidamente abstractos en la enseñanza de la Química. La investigación es de naturaleza cualitativa, exploratoria y experimental, e involucró la interacción de tres usuarios con diferentes historiales de uso de la plataforma, a partir de una secuencia estandarizada de prompts destinados a la generación de imágenes representacionales, gráficos y analogías. El análisis de los datos se llevó a cabo desde una perspectiva interpretativa, tomando como criterios el marco teórico sobre modelización científica presentado en el estudio, considerando la calidad conceptual de las producciones, la recurrencia de errores y alucinaciones, las variaciones entre interacciones y el potencial pedagógico de los materiales generados. Los resultados indican que ChatGPT mostró un mejor desempeño en la producción textual, especialmente en la elaboración de analogías, aunque estas también reprodujeron simplificaciones y limitaciones conceptuales cuando no fueron sometidas a una mediación docente crítica. Por su parte, las imágenes y los gráficos presentaron una mayor incidencia de imprecisiones conceptuales, especialmente en la representación del carácter dinámico del Equilibrio Químico y de aspectos relacionados con la Cinética Química. Los resultados también sugieren que el historial de uso de la cuenta puede influir en la calidad de las respuestas en tareas que requieren una mayor elaboración conceptual, aunque este efecto no se observó de manera uniforme en los diferentes tipos de representaciones generadas. Se concluye que ChatGPT puede constituir un recurso de apoyo para la elaboración inicial de modelos, gráficos y analogías, siempre que su utilización esté acompañada del refinamiento de los prompts y de la mediación crítica del profesorado.

Biografía del autor/a

João R. R. Tenório da Silva, Universidade Federal Rural de Pernambuco, UFRPE

João R. R. Tenório da Silva é professor na Universidade Federal Rural de Pernambuco. Formado(a) em Licenciatura em Química (UFRPE), é doutor em Psicologia Cognitiva pela Universidade Federal de Pernambuco e pesquisa temas relacionados à aprendizagem de conceitos científicos.

José Euzebio Simões Neto, Universidade Federal Rural de Pernambuco, UFRPE

José Euzebio Simões Neto é professor na Universidade Federal Rural de Pernambuco. Formando em Licenciatura em Química (UFPE), é doutor em Ensino das Ciências pela Universidade Federal Rural de Pernambuco e pesquisa temas relacionados a aprendizagem, perfil conceitual e educação em direitos humanos.

Tarsila da Silva Alves, Universidade Federal Rural de Pernambuco, UFRPE

Tarsila da Silva Alves é professora da educação básica da rede privada de Recife-PE e estudante do curso de Licenciatura em Química na Universidade Federal Rural de Pernambuco.

 

André Luiz Trindade de Melo, Universidade Federal Rural de Pernambuco, UFRPE

André Luiz Trindade de Melo é estudante do curso de Licenciatura em Química na Universidade Federal Rural de Pernambuco e bolsista de Iniciação Científica na área de Química Inorgânica. 

Citas

Alansari, A.; Luqman, H. Large language models hallucination: A comprehensive survey. Computer Science Review, v. 61, p. 100970, 2026.

Atkins, P., &; de Paula, J. (2010). Físico-química (Vol. 1, 9ª ed.). LTC.

Bastos, A. C. L. M., Rodrigues, E. M. S., & Souza, J. P. I. (2011). Físico-química. Universidade Federal do Pará.

Carobin, C., & Serrano, A. (2007). Uma revisão das concepções alternativas em equilíbrio químico dentro do enfoque dos diferentes níveis de representação. Acta Scientiae, 9(2), 131–143.

Eatough, V., & Smith, J. A. (2017). Interpretative phenomenological analysis. In C. Willig & W. Stainton Rogers (Eds.), The SAGE handbook of qualitative research in psychology (pp. 193–209). SAGE.

Duarte, M.C. (2005). Analogias na educação em ciências contributos e desafios. Investigações em ensino de ciências, 10(1), 7-29.

Goodfellow, I. J., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. Advances in Neural Information Processing Systems, 27.

Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., & Bengio, Y. (2020). Generative adversarial networks. Communications of the ACM, 63(11), 139–144.

Justi, R. (2002). Teaching and learning chemical kinetics. Chemical education: Towards research-based practice, 293-315.

Justi, R. (2006). La enseñanza de ciencias basada en la elaboración de modelos. Enseñanza de las Ciencias, 24(2), 173–184.

Justi, R. S., & Gilbert, J. K. (2002). Science teachers' knowledge about and attitudes towards the use of models and modelling in learning science. International Journal of Science Education, 24(12), 1273–1292.

Kasneci, E., Seßler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., & Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274.

Laskar, M. T. R., Bari, M. S., Rahman, M., Bhuiyan, M. A. H., Joty, S., & Huang, J. X. (2023, July). A systematic study and comprehensive evaluation of ChatGPT on benchmark datasets. In Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2023 (pp. 431-469).

Leite, B. S. (2023). Inteligência artificial e ensino de química: Uma análise propedêutica do ChatGPT na definição de conceitos químicos. Química Nova, 46(9), 915–923.

Leite, B. (2024). Análise da inteligência artificial ChatGPT na proposição de planos de aulas para o ensino da química. Revista Electrónica de Enseñanza de las Ciencias, 23(3).

Maia, P. F., & Justi, R. (2009). Learning of chemical equilibrium through modelling-based teaching. International Journal of Science Education, 31(5), 603–630.

Martorano, S. A. A. (2012). Transição progressiva dos modelos de ensino sobre cinética química a partir do desenvolvimento histórico do tema (Tese de doutorado). Universidade de São Paulo. https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/81/81132/tde-25022013-124601/pt-br.php

Mozzer, N.B., & Justi, R. (2018). Modelagem analógica no ensino de ciências. Investigações em Ensino de Ciências, 23(1).

Raupp, F. M.; Beuren, I. M. Metodologia da pesquisa aplicável às ciências. Como elaborar trabalhos monográficos em contabilidade: teoria e prática. São Paulo: Atlas, p. 76-97, 2006.

Tomé, G., Jorge, A., Sachs, J., & Sachs, L. (2021). Cinética química: Um modelo didático para o estudo de reações de 2ª ordem. Revista Insignare Scientia, 4(3), 469–486. https://doi.org/10.36661/2595-4520.2021v4i3.12136

Publicado

2026-10-15

Cómo citar

da Silva, J. R. R. T., Simões Neto, J. E., Alves, T. da S., & Melo, A. L. T. de. (2026). Uso de ChatGPT en la elaboración de modelos y analogías: . Revista Da Sociedade Brasileira De Ensino De Química, 7(1), e072625. https://doi.org/10.56117/resbenq.2026.v7.e072625