Exploring the Use of ChatGPT in Teaching Entity-Relationship Models: Insights from a Classroom Experience

  • Kauã S. Viana UEA
  • Márcia S. Lima UEA

Resumo


A IA generativa, particularmente o ChatGPT, vem demonstrando grande potencial para aprimorar a educação em computação, incluindo programação e engenharia de software. Este estudo detalha uma experiência envolvendo 32 alunos que usaram o ChatGPT como uma ferramenta de suporte para construir Modelos Entidade-Relacionamento (MERs). O estudo foi conduzido em duas etapas. Na primeira etapa, os alunos construíram MERs sem a assistência do ChatGPT. Na segunda etapa, eles utilizaram o ChatGPT para auxiliar no processo de construção dos modelos. Os alunos autoavaliaram seus modelos, reportando pontuações médias de 6,91 na primeira etapa e 7,58 na segunda etapa do estudo. Além disso, os alunos registraram suas percepções do uso do ChatGPT para dar suporte ao desenvolvimento de MERs. Alunos notaram que o ChatGPT acelerou o processo de desenvolvimento dos modelos, mas encontraram dificuldades ao definir cardinalidades de relacionamento.

Referências

Ali, A., Qadri, S., Muhammad, S. S., Abbas, J., TariqPervaiz, M., and Awan, S. (2010). Software cost estimation through entity relationship model. Journal of American Science, 6(11):47–51.

BAPTISTA, J. F. S. and BAPTISTA, M. R. d. S. (2023). O que a ia pode fazer para auxiliar os programadores? Repositório Institucional do Conhecimento - RIC-CPS.

Carr, N., Shawon, F. R., and Jamil, H. M. (2023). An experiment on leveraging chatgpt for online teaching and assessment of database students. In 2023 IEEE International Conference on Teaching, Assessment and Learning for Engineering (TALE), pages 1–8. IEEE.

Franck, K. M., Pereira, R. F., and Dantas Filho, J. V. (2021). Ratio-entity diagram: a tool for conceptual data modeling in software engineering. Research, Society and Development.

Maia, C. J. d. L. and Aguiar, Y. P. C. (2024). Ai-driven acceptance testing: first insights exploring the educational potential for test analysts. SBQS 2024.

Menolli, A., Strik, B., and Rodrigues, L. (2024). Teaching refactoring to improve code quality with chatgpt: An experience report in undergraduate lessons. SBQS 2024.

Mittal, U., Sai, S., Chamola, V., et al. (2024). A comprehensive review on generative ai for education. IEEE Access.

Oran, A. C., Montenegro, L. B., Schuster, H. A. A., Duarte, J. C., Silva, W., and Lima, R. R. (2024). Integrating chatgpt in project management education: Benefits and challenges in the academic environment. SBQS 2024.

Sampaio, S., Lima, M., Rodrigues, E., Meireles, M. A., Pessoa, M., and Conte, T. (2024). Exploring the use of large language models in requirements engineering education: An experience report with chatgpt 3.5. SBQS 2024.

Tavares, L. A., Meira, M. C., and do Amaral, S. F. (2020). Inteligência artificial na educação: Survey. Brazilian Journal of Development, 6(7):48699–48714.

Timpone, R. and Guidi, M. (2023). Explorando a mudança de cenário da ia. Da IA Analítica a IA Generativa. São Paulo: Ipsos Knowledge Centre.
Publicado
07/04/2025
VIANA, Kauã S.; LIMA, Márcia S.. Exploring the Use of ChatGPT in Teaching Entity-Relationship Models: Insights from a Classroom Experience. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE EDUCAÇÃO EM COMPUTAÇÃO (EDUCOMP), 5. , 2025, Juiz de Fora/MG. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2025 . p. 288-298. ISSN 3086-0733. DOI: https://doi.org/10.5753/educomp.2025.4918.