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Este estudo comparou o desempenho de três modelos de inteligência artificial generativa (IA Gen) como ferramentas de suporte ao aprendizado de matemática básica, com ênfase na resolução de problemas característicos do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM). Para tanto, examinou-se o desempenho de três modelos de IA Gen na resolução de problemas de matemática: ChatGPT (versão GPT 5.3), Gemini (versão 3 Rápido) e DeepSeek Chat (versão DeepSeek V3.2).
A metodologia de natureza quantitativa, exploratória e descritiva, baseou-se na elaboração de uma prova contendo 45 questões inéditas e na avaliação das respostas fornecidas pelos modelos sob sete variáveis qualitativas: (X1) classificação do conteúdo; (X2) tema/assunto específico da questão; (X3) adesão ao protocolo inicial; (X4) interpretação de imagens (quando aplicável); (X5) raciocínio matemático; (X6) resolução da questão; e (X7) clareza pedagógica.
A análise das variáveis demonstraram que, de forma geral, os modelos americanos (ChatGPT e Gemini) apresentaram um desempenho superior ao modelo asiático (DeepSeek). Deficiências estruturais recorrentes no modelo chinês como, quebras de protocolo, incapacidade de interpretar imagens e alucinações, corroboraram para que seu desempenho fosse afetado negativamente. Os resultados também indicam que os modelos avaliados conseguem aplicar a lógica e os conceitos matemáticos corretamente, ressalva feita para casos em que a lógica era compreensível, mas erros comprometeram a solução e a resposta final. Por fim, a análise de X7 evidenciou que ChatGPT e Gemini alcançaram mais de 90% de soluções bem avaliadas, enquanto o DeepSeek atingiu apenas 60%.
Em suma, este estudo contribuiu para evidenciar que, embora os modelos analisados atuem como bons resolvedores de problemas em temas matemáticos específicos, é imprescindível que seu uso ocorra sob supervisão adequada, uma vez que estas tecnologias estão sujeitas a cometer erros que podem comprometer a aprendizagem e o desempenho acadêmico.
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