Estudo de caso sobre o uso de um chatbot como ferramenta pedagógica para ensino de reações de Diels-Alder na graduação

Wilton José Diolindo do  Nascimento Júnior; Mayara de Carvalho  Santos; Paulo César Muniz de Lacerda  Miranda; Gildo  Girotto Júnior

doi:10.35699/2237-5864.2025.58046

Authors

Wilton José Diolindo do Nascimento Júnior State University of Campinas (UNICAMP) https://orcid.org/0000-0002-9964-4572
Mayara de Carvalho Santos State University of Campinas (UNICAMP) https://orcid.org/0000-0003-1204-0184
Paulo César Muniz de Lacerda Miranda State University of Campinas (UNICAMP) https://orcid.org/0000-0002-6418-3614
Gildo Girotto Júnior State University of Campinas (UNICAMP) https://orcid.org/0000-0001-9933-100X

DOI:

https://doi.org/10.35699/2237-5864.2025.58046

Keywords:

artificial intelligence, chatbot, chemistry education, organic chemistry, Diels-Alder

Abstract

The present study investigated the use of the chatbot IQ.QO Assistant, developed by one of the authors to specialize in organic chemistry education, with its knowledge restricted to reliable sources. The research is a case study conducted with ten third-semester Chemistry undergraduate students during the first half of 2024. The chatbot’s susceptibility to conceptual errors was analysed in comparison to broad-access language models. Additionally, through content analysis of thirty voluntarily collected prompts, the study aimed to identify patterns in the students’ formulation of questions. The results showed that the developed chatbot exhibited an error rate of only 11%, significantly lower than that of general models. The analysis of the prompts revealed a tendency towards simplicity, with an emphasis on input data (63.5%) and a lack of context, suggesting that students use generative artificial intelligences similarly to search engines. These findings reinforce the need for digital literacy for the effective use of artificial intelligence tools in the educational context, promoting the development of digital competencies and the transition to active learning models.

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Author Biographies

Wilton José Diolindo do Nascimento Júnior, State University of Campinas (UNICAMP)

Licenciado em Química pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e mestre em Química Orgânica pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Doutorando na UNICAMP, pesquisa tecnologias digitais no ensino de química orgânica, incluindo animações, realidade aumentada/virtual e inteligência artificial. Realiza doutorado sanduíche na Universidade de Ottawa (Canadá), investigando pensamento sistêmico no ensino de química.
Mayara de Carvalho Santos, State University of Campinas (UNICAMP)

Licenciada em Química pela Universidade Federal Fluminense (UFF) e doutora pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Pesquisadora de Pós-Doutorado Júnior CNPq na Unicamp, desenvolve projeto sobre sistematização do conhecimento em divulgação científica. Atuou no Instituto Butantan (2021-2024) e colabora com o Prêmio Solve for Tomorrow Samsung/CENPEC desde 2020, integrando o comitê avaliador desde 2021.
Paulo César Muniz de Lacerda Miranda, State University of Campinas (UNICAMP)

Professor associado MS-5.1 da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) desde 2008. Formado em Química Industrial, Bacharelado e Licenciatura pela Universidade Federal Fluminense (UFF), possui mestrado pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), doutorado e livre-docência pela Unicamp. Pesquisa síntese orgânica, com ênfase em síntese total de produtos naturais, análogos bioativos, geoquímica orgânica molecular e métodos QSAR/QSPR.
Gildo Girotto Júnior, State University of Campinas (UNICAMP)

Livre-docente no Instituto de Química da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Licenciado pela Universidade Estadual Paulista (UNESP/Araraquara), mestre e doutor em Ensino de Química pela Universidade de São Paulo (USP). Professor da educação básica por 9 anos, ingressou na Unicamp em 2017. Pesquisa formação de professores, competências digitais docentes, educação STEM/STEAM, divulgação científica e aplicações de inteligência artificial no ensino.

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