A inteligência artificial está a mudar rapidamente a forma como avaliamos o potencial humano, mas a sua natureza opaca representa um risco significativo. A tendência atual de implantação de sistemas de IA de “caixa preta” na educação – onde o processo de tomada de decisão fica oculto – mina a confiança e a responsabilidade. Assim como os passageiros merecem entender como funciona uma aeronave, os estudantes e educadores precisam ver como as avaliações baseadas em IA chegam às suas conclusões. Isto não é apenas uma questão de justiça; é um requisito fundamental para uma aprendizagem significativa e oportunidades equitativas.
O problema com IA opaca
O fascínio da IA nos testes reside na sua capacidade de personalizar avaliações, adaptando as perguntas aos interesses individuais (um fã de esportes usando estatísticas, um astrônomo analisando planetas). Mas esta personalização cria um paradoxo: se cada aluno fizer um teste único, como podemos garantir que as pontuações são comparáveis? Sem transparência, corre-se o risco de criar padrões arbitrários e de reforçar as desigualdades existentes.
O perigo é que modelos proprietários de IA, impulsionados por interesses comerciais, possam funcionar como guardiões não divulgados de oportunidades educacionais e profissionais. Isto contrasta diretamente com o rigor científico da medição educacional estabelecida, que prioriza o acesso aberto a métodos e dados. Não exigir explicabilidade significa aceitar um sistema onde a IA determina os resultados sem justificativa.
Solidez Científica Exige Transparência
A OCDE argumenta que a validade – a precisão e o significado de uma avaliação – não é algo a verificar no final; deve ser incorporado desde o início. **A validade não é mais uma propriedade estática; é um argumento dinâmico sobre um aluno no contexto. ** Um teste de leitura baseado em IA é inválido se seus resultados forem mal interpretados ou mal utilizados, como categorizar injustamente um aluno com base em uma única pontuação.
A explicabilidade é a chave para garantir que isso não aconteça. Os alunos merecem entender por que receberam uma determinada pontuação (78 em uma redação, por exemplo). Feedback sem compreensão é inútil. Assim como esperamos rótulos nutricionais nos alimentos, precisamos de “rótulos de avaliação” que detalhem o design, a pontuação e as limitações dos testes baseados em IA. A Comissão Internacional de Testes recomenda explicações em linguagem simples para alunos e famílias.
Justiça e como evitar danos
Os sistemas de IA herdam preconceitos dos dados nos quais são treinados, tornando a justiça uma preocupação crítica. A tecnologia pode introduzir novas barreiras: uma IA de pontuação de fala deve acomodar estudantes surdos, por exemplo. O princípio de “não causar danos” deve ser primordial.
Como enfatiza o Manual de Avaliação a Serviço da Aprendizagem, qualquer teste deve provar que não é apenas preciso, mas também seguro, eficaz e justo. Isto requer um argumento de validade rigoroso que aborde potenciais preconceitos e garanta um acesso equitativo às oportunidades.
Rumo a uma praça pública digital
Estamos numa encruzilhada. Aceitamos um futuro dominado por “caixas pretas” proprietárias que moldam silenciosamente os caminhos dos alunos, ou construímos uma “praça pública digital” onde o design da avaliação é aberto, transparente e sujeito a debate? Inovação sem explicabilidade é irresponsável.
O valor de uma avaliação não é apenas a sua precisão; é a utilidade dos insights para alunos e educadores. É hora de exigir que os fornecedores de IA “mostrem o seu trabalho”, garantindo que a história da IA na educação seja de abertura, rigor científico e confiança conquistada.
O futuro da IA na educação depende da nossa vontade de dar prioridade à transparência, à justiça e à validade científica – e não apenas ao avanço tecnológico. Só então poderemos aproveitar o poder da IA sem sacrificar os princípios da igualdade de oportunidades e da aprendizagem significativa.
