ChatGPT no dimensionamento de vigas de concreto armado

impactos pedagógicos da mediação algorítmica

Autores

DOI:

https://doi.org/10.35699/2237-5864.2026.64326

Palavras-chave:

aprendizagem no ensino superior, delegação epistêmica, inteligência artificial, ensino de engenharia, mediação algorítmica

Resumo

A inteligência artificial generativa tem sido rapidamente incorporada ao ensino superior, frequentemente sem regulação pedagógica compatível com as exigências cognitivas e éticas de áreas tecnicamente sensíveis. No ensino de Estruturas de Concreto Armado, esse cenário suscita preocupações relacionadas ao desenvolvimento do raciocínio estrutural, à rastreabilidade das decisões e à delegação epistêmica em tarefas de elevada responsabilidade técnica. Diante desse contexto, o presente estudo investiga os impactos pedagógicos, epistêmicos e éticos do uso orientado do ChatGPT na resolução de uma tarefa de dimensionamento de vigas de concreto armado, em comparação com a condição sem mediação algorítmica. A análise combinou métodos quantitativos e qualitativos, com base em uma rubrica composta por sete critérios procedimentais e na avaliação dos registros de interação com a IA. Embora o desempenho médio na condição sem mediação algorítmica (6,07/10,0) tenha sido superior ao da condição GPT-Orientada (4,70/10,0), não foi identificada diferença estatisticamente significativa (p > 0,05). Entretanto, a análise qualitativa revelou fragilidades sistemáticas sob mediação algorítmica, incluindo propagação cumulativa de erros, inconsistências normativas, perda de rastreabilidade do raciocínio e episódios de delegação epistêmica. Conclui-se que a resposta educacional adequada não reside na proibição da tecnologia, mas em sua integração regulada e progressiva, propondo-se o Modelo de Mediação Estrutural Progressiva com IA (MESP-IA) como contribuição teórico-pedagógica para o ensino de disciplinas estruturalmente sensíveis.

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Biografia do Autor

  • Matheus Goulart Mena Barreto, Universidade Federal de Santa Maria

    Mestrando em Arquitetura e Urbanismo e graduado em Engenharia Civil pela Universidade Federal de Santa Maria (UFSM).

  • Enzo Dantas Rossi, Universidade Federal de Santa Maria

    Mestrando em Arquitetura e Urbanismo e graduado em Engenharia Civil pela Universidade Federal de Santa Maria (UFSM).

  • Gabriela Meller, Universidade Federal de Pelotas

    Doutora e mestra em Engenharia Civil pela Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), onde também concluiu Licenciatura para Educação Profissional. Graduada em Engenharia Civil pela Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul (UNIJUÍ). Professora adjunta do Centro de Engenharias da Universidade Federal de Pelotas (UFPel).

  • Débora Bretas Silva, Universidade Federal de Santa Maria

    Doutora em Engenharia Civil pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Mestra e graduada em Engenharia Civil pela Universidade Federal do Pampa (Unipampa). Professora assistente do Departamento de Arquitetura e Urbanismo da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM).

  • Eduardo Cesar Pachla, Universidade Federal de Santa Maria

    Engenheiro Civil pela Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA), com especializações em Gestão de Projetos e Projetos de Estruturas. Mestre em Engenharia, com ênfase em Tecnologia dos Materiais, pela UNIPAMPA e Doutor em Engenharia Civil, com ênfase em Construção Civil, pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS).

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Publicado

14-09-2026

Edição

Seção

Seção especial: IA nos processos de ensino-aprendizagem

Como Citar

BARRETO, Matheus Goulart Mena; ROSSI, Enzo Dantas; MELLER, Gabriela; SILVA, Débora Bretas; PACHLA, Eduardo Cesar. ChatGPT no dimensionamento de vigas de concreto armado: impactos pedagógicos da mediação algorítmica. Revista Docência do Ensino Superior, Belo Horizonte, v. 16, p. 1–22, 2026. DOI: 10.35699/2237-5864.2026.64326. Disponível em: https://periodicos.ufmg.br/index.php/rdes/article/view/64326. Acesso em: 18 set. 2026.