Inteligência artificial generativa no ensino de química: revisão exploratória sobre aplicações, desafios e perspectivas - Araujo, Kelen Regina; Rosinke , Patrícia; Yun Sheng, Lee (Rebena - Revista Brasileira de Ensino e Aprendizagem, 2025)
Este artigo apresenta uma revisão exploratória sobre o uso da Inteligência Artificial Generativa (IAG) no ensino de Química, com foco no Ensino Médio. A pesquisa analisou artigos publicados entre 2019 e 2025 nas plataformas SciELO, CAPES e BDTD. O estudo mostra que as IAGs, como o ChatGPT, vêm sendo utilizadas como ferramentas de apoio à personalização da aprendizagem, criação de materiais didáticos e desenvolvimento de habilidades de escrita e revisão. Entre os benefícios observados estão o aumento do engajamento dos estudantes, o acesso rápido à informação e a adaptação do conteúdo conforme as necessidades individuais. No entanto, os desafios também são destacados, como a necessidade de formação docente, a validação crítica das informações e o cuidado com questões éticas, como o plágio. Os resultados reforçam que o papel do professor é essencial para orientar o uso dessas ferramentas de forma crítica e pedagógica. O artigo conclui que a IA, se bem utilizada, pode ser uma aliada poderosa no processo educativo, promovendo um ensino mais dinâmico, acessível e significativo. DOI: 10.5281/zenodo.17408165