A inteligência artificial está a transformar rapidamente a medição educacional, mas o seu potencial depende da construção de sistemas que não sejam apenas eficientes, mas também credíveis, justos e verdadeiramente úteis para alunos e professores. Um recente painel de especialistas destacou a necessidade de “cintos de segurança” – infra-estruturas científicas rigorosas – para garantir que as avaliações baseadas na IA melhorem a aprendizagem em vez de simplesmente acelerarem os problemas existentes.
Os Pilares da IA Responsável na Educação
Kadriye Ercikan, da ETS, argumenta que três princípios devem ser inegociáveis: eficácia (atinge seus objetivos?), validade (as evidências são sólidas?) e justiça (os resultados são consistentes em todos os grupos de estudantes?). Isso significa projetar justiça no sistema desde o início, em vez de tentar corrigir preconceitos posteriormente. O objetivo é passar de avaliações que apenas descrevem o status do aluno (como um termômetro) para aquelas que promovem melhorias (como um termostato).
Reduzindo a carga de teste e aumentando a utilidade
Angela Bahng, da Fundação Gates, aponta que os alunos já gastam até 100 horas anuais em testes, sobrecarregando desproporcionalmente os alunos negros e aqueles que estão abaixo do nível escolar. O seu trabalho centra-se num “quadro de qualidade do produto” que ajuda as escolas a escolher ferramentas com base na sua utilidade real: são fáceis de utilizar, fiáveis e diretamente úteis para o ensino? Aplicações emergentes de IA – como reconhecimento de fala para feedback em tempo real e treinadores de leitura de IA – mostram-se promissoras, com evidências rigorosas esperadas nos próximos dois a três anos.
Além da medição: respeitando a experiência do educador
Michelle Odemwingie, CEO da Achievement Network, argumenta que a validade depende de os insights da avaliação realmente informarem a ação do professor. A atual sobrecarga de ferramentas EdTech (mais de 2.700 em uso) cria “obesidade informacional”, prejudicando a capacidade dos educadores de compreender dados fragmentados. Odemwingie alerta contra os sistemas de IA que fornecem informações imprecisas de forma confiável (“absurdo razoável”), enfatizando que os sistemas de avaliação devem respeitar o julgamento e a experiência dos professores para produzir valor duradouro. O problema central não é técnico; é relacional.
Priorizando o florescimento humano em vez da otimização
Gabriela López desafia a área a ir além da velocidade e da previsão, projetando sistemas de IA que priorizam o crescimento, a atuação e as oportunidades dos alunos. Ela insiste que “a variabilidade humana é um sinal, não um ruído” – a otimização para definições restritas de típico reduz a precisão e a confiança. A verdadeira transparência não consiste em expor o código, mas em ajudar as pessoas a entender o que os resultados significam, como usá-los e o que não significam.
Em última análise, a IA na educação deve ganhar confiança, demonstrando abertura, rigor científico e um respeito fundamental pelos indivíduos por trás dos dados. O futuro da avaliação não reside apenas na sofisticação técnica, mas na construção de sistemas que apoiem o florescimento humano e capacitem tanto os alunos como os educadores.
