quarta-feira, 15 de julho de 2026

Avaliação em Contextos de eLearning

 by Laura Silva Maria

Reflexão de uma Experiência de Aprendizagem

criado por ChatGPT


A viagem pela Avaliação em Contextos de eLearning foi muito enriquecedora, com temáticas pertinentes que despertaram o meu interesse desde o início. Os novos desafios colocados pela Inteligência Artificial (IA) ditaram uma mudança de paradigma no processo de ensino e aprendizagem e, concomitantemente, nos processos avaliativos. 

A unidade curricular (UC), da responsabilidade das professoras Lúcia Amante e Elizabeth Souza, apresentou um contrato de aprendizagem exigente, mas muito bem estruturado, facilitando a organização do trabalho ao longo do semestre. 

Os conceitos teóricos abordados ao longo da UC foram de extrema utilidade na definição de um plano de avaliação de um módulo de formação em contexto de e-learning, que constituiu o trabalho final da unidade curricular.

A abordagem metodológica foi essencialmente assíncrona em linha com os pressupostos da Universidade Aberta. Contudo, registaram-se alguns momentos síncronos que considerei particularmente relevantes por facilitarem uma proximidade com as professoras, fundamental para nos sentirmos acompanhados e inseridos numa turma real. A monitorização realizada pelas professoras, via fórum e email, potenciou esse sentimento de pertença.

A autoavaliação e a avaliação por pares, após cada atividade, com base em critérios e rubricas previamente definidos permitiu-me refletir sobre o desempenho dos colegas e sobre o meu próprio desempenho, autorregular-me e compreender onde posso melhorar.

A possibilidade de trabalhar sozinha, a pares e em grupo enriqueceu o resultado dos trabalhos realizados. Ademais, o trabalho colaborativo desafiou-nos a ser mais flexíveis, empáticos e responsáveis, aprofundando as nossas competências de cooperação, adaptabilidade e respeito pelo outro. 

 A atividade 0 - apresentação pelos dados – reforçou a relação de proximidade entre estudantes e professoras por se apresentar como uma atividade informal, divertida e altamente potenciadora da criatividade.  Considero esta atividade um quebra-gelo criativo passível de integrar a minha prática letiva.

A atividade 1 – o estado da arte da avaliação em eLearning – apresentou-se-nos como uma primeira abordagem ao desenvolvimento de um trabalho académico em coautoria com a IA, uma experiência inédita para mim e muito enriquecedora por permitir desmistificar a utilização da IA em trabalhos académicos.

Recorrer a ferramentas de IA para realizar uma pesquisa e comparar criticamente os resultados obtidos com as fontes originais é uma forma sublime de desenvolver a análise crítica da informação produzida pela IA e, ainda assim, efetuar a leitura cuidada da literatura científica original. Perante a dificuldade observada em contexto de ensino básico e secundário quanto a uma utilização responsável e ética da IA, esta é uma atividade que se adequa a esse contexto, promovendo o espírito crítico.

Apreciei particularmente a atividade 2 - a avaliação na educação online – baseada na leitura colaborativa da obra Estratégias de avaliação para a aprendizagem online, de Conrad e Openo (2019) com recurso à ferramenta Perusall.

A leitura conjunta da obra no Perusall conferiu uma dinâmica de comunicação, colaboração e pertença à atividade sendo o resultado – o guia – o culminar de um verdadeiro esforço comum.

A divisão dos capítulos da obra de Conrad e Openo pelos estudantes possibilitou-nos, com espírito de entreajuda, apreender os conteúdos da obra na íntegra. A interação com os comentários dos colegas foi igualmente enriquecedora e despoletou reflexões mais profundas.

Fazendo um paralelismo com a Aprendizagem Baseada em Projetos e o desenvolvimento de projetos eTwinning, temática que pretendo abordar na minha dissertação no segundo ano de mestrado, esta atividade promoveu o trabalho colaborativo entre os estudantes através da criação de um produto final comum – o guia. A professora, enquanto facilitadora, criou as condições para que os estudantes se envolvessem ativamente na construção da sua própria aprendizagem promovendo competências como a criatividade, o espírito crítico, a empatia, a autonomia e a responsabilidade. A tecnologia – Perusall – foi utilizada com um propósito, estando ao serviço da pedagogia.

Na atividade 3 – inteligência artificial e práticas de avaliação – demos continuidade ao trabalho em coautoria com a IA na escrita de um ensaio, o que permitiu aprofundar a reflexão sobre a utilização responsável da IA na avaliação em contexto académico.

A necessidade de descrever o papel assumido pela IA no processo de coautoria, contribuiu para uma consciencialização mais profunda sobre a sua utilização ética e responsável, forçando-me a adotar medidas conscientes de forma a não comprometer a autenticidade e a autoria do trabalho, garantindo a integridade académica e a transparência.

Importa sublinhar a importância do feedback exaustivo e transparente, ancorado em critérios e numa rubrica, facultado pela professora. Teria sido benéfica a disponibilização prévia da rubrica, uma vez que algumas das lacunas do meu trabalho poderiam ter sido corrigidas atempadamente. Ainda assim, o feedback permitiu-me compreender as fragilidades do meu trabalho, possibilitando elaborar uma reflexão autorreguladora que foi publicada no diário de bordo – blogue.

A atividade 4 – desenho de avaliação na educação online – permitiu aplicar as aprendizagens e os conceitos adquiridos ao longo do semestre, traduzindo-se numa atividade altamente pertinente e realizada com intencionalidade pedagógica. Permitiu articular aprendizagens e atividades realizadas noutras unidades curriculares, resultando num produto replicável na minha prática profissional.   


Conclusão

As aprendizagens adquiridas revelaram-se extremamente significativas, uma vez que tenciono, no segundo ano do mestrado, desenvolver um projeto de formação online.

A maior dificuldade ao longo deste semestre esteve associada à elevada exigência no âmbito das diversas UCs do mestrado, tendo como resultado a entrega de alguns trabalhos que careciam de mais atenção. Além disso, o elevado fluxo de comentários nos fóruns tornou-se difícil de acompanhar, nem sempre sendo fácil apresentar contributos não repetitivos.

Em suma, poderá referir-se que a UC de Avaliação em Contextos de eLearning apresenta cenários de avaliação reais, alinhados com a dimensão da praticabilidade, nomeadamente na vertente da sustentabilidade, preconizada pelo modelo PrACT (Amante & Oliveira, 2019), sendo os processos avaliativos estudados passíveis de serem implementados na minha prática profissional como formadora de professores e professora do ensino básico e secundário.

O valor significativo e a autenticidade das aprendizagens prendem-se com a replicabilidade das atividades desenvolvidas, não apenas no contexto da minha atividade profissional, mas também no âmbito do projeto a desenvolver no segundo ano de mestrado.

De salientar a vertente metacognitiva da UC, uma vez que a própria metodologia foi exemplificativa dos conceitos estudados. Esta UC permitiu-me capacitar para compreender e implementar um novo paradigma avaliativo, envolvendo os alunos e os formandos como participantes ativos e privilegiando a cultura da avaliação em detrimento da cultura do teste.

 

Referências

Amante, L., & Oliveira, I. (2019). Avaliação e feedback: Desafios atuais. Universidade Aberta. http://hdl.handle.net/10400.2/8419


terça-feira, 14 de julho de 2026

Avaliação em Contextos de eLearning

 by Laura Silva Maria


A Inteligência Artificial e as 

Práticas de Avaliação Formativa


Imagem gerada por NotebookLM

Escrita de um Ensaio com Apoio da Inteligência Artificial

A atividade desenvolvida no âmbito da UC de Avaliação em Contextos de eLearning demonstrou ser muito pertinente para o aprofundamento de uma reflexão sobre a utilização responsável da Inteligência Artificial (IA) na avaliação em contexto académico.

A secção prévia do ensaio revelou-se particularmente relevante por me permitir desenvolver uma análise crítica mais aprofundada sobre os desafios da utilização da IA em trabalhos académicos. A necessidade de descrever o papel assumido pela IA no processo de coautoria, obrigou-me a adotar medidas conscientes de forma a não comprometer a autenticidade e a autoria do trabalho, garantindo a integridade académica e transparência. Esse processo contribuiu para uma consciencialização mais profunda sobre a utilização ética e responsável da IA.


Ensaio:

A Inteligência Artificial e a Avaliação na Autorregulação da Aprendizagem

Sendo a autorregulação um elemento facilitador de uma aprendizagem efetiva e transversal a diferentes componentes da avaliação, optei por aprofundar esta temática.

Neste ensaio procurei refletir sobre a avaliação formativa e a autorregulação da aprendizagem, o feedback e a autoavaliação, o feedback e a avaliação por pares, bem como sobre o papel da IA na autorregulação da aprendizagem. Ainda assim, uma articulação entre a Inteligência Artificial e os elementos em análise no referido texto carece de maior aprofundamento.

Importa, desde já, evidenciar o papel do feedback formativo na autorregulação da aprendizagem, uma vez que esta reflexão está ancorada no feedback fornecido pela docente da UC, com base numa rubrica analítica. A rubrica articulada com um feedback adequado, alinhado com uma avaliação para a aprendizagem, permitiu-me refletir de forma mais significativa sobre o trabalho realizado (Relvas, Pinto, Oliveira & Pereira, 2020, citados em Oliveira et al. ,2025).

Neste sentido, e numa perspetiva metacognitiva, pretendo aprofundar a relação entre os conceitos abordados com benefícios e desafios específicos apresentados pela Inteligência Artificial.


A Inteligência Artificial e a Avaliação Formativa

Feedback e rubrica analítica

O feedback com recurso à IA, por meio de chatbots, pode efetivamente facilitar o trabalho do professor. Enquanto o estudante obtém feedback imediato, facilitando a continuidade do seu estudo de forma autónoma, o professor fica mais disponível para tarefas orientadas para a personalização do processo de ensino e aprendizagem. Ainda assim, importa refletir sobre a forma como o feedback automatizado poderá promover autonomia ou dependência, tanto do estudante como do professor.  O desafio prende-se com as limitações dos tutores inteligentes, uma vez que não têm capacidade para se envolverem em interações mais intelectuais, nem conseguirão compreender contextos humanos (O'Dea & O'Dea, 2023). O estudante deverá estar munido de competências analíticas que lhe permita analisar criticamente as respostas obtidas, podendo compará-las com outras fontes de IA, sendo o professor o recurso mais fidedigno a quem recorrer em caso de dúvidas ou questões mais complexas. Razão pela qual o professor deverá ser responsável pela monitorização do processo avaliativo, garantindo o envolvimento dos estudantes de forma equilibrada entre a autonomia e a independência no uso fidedigno da IA.

No que concerne às rubricas analíticas, constata-se que o seu desenvolvimento em coautoria com a Inteligência Artificial é benéfico por facilitar uma tarefa que seria bastante morosa para o professor. A IA pode efetivamente libertar os humanos de trabalhos onerosos, tornando a avaliação mais fácil (Swiecki et al., 2022).   Cabe destacar, porém, que a criação de rubricas adequadas está dependente de prompts cuidadosamente elaborados pelo professor e direcionados ao resultado pretendido. Um diálogo iterativo com a IA é da exclusiva responsabilidade do professor, sendo igualmente da sua responsabilidade analisar criticamente os resultados facultados pela IA, decidindo sobre sua exclusão ou integração no processo avaliativo.   

No seguimento do exposto, a IA pode ter um papel preponderante nas várias estratégias que integram a avaliação formativa, para além do feedback.

Autoavaliação e avaliação por pares

Autoavaliação e avaliação por pares poderão igualmente assentar em rubricas produzidas em coautoria com a IA e, desta forma, permitir aos aprendentes refletir, autorregular o seu processo de aprendizagem e melhorar o seu desempenho.

No que concerne à autoavaliação, vejo com prudência a eficácia do recurso à Inteligência Artificial. De forma indireta, a utilização da IA poderá ser benéfica ao ser utilizada na elaboração de critérios de avaliação e rubricas. Contudo, recorrer à IA para avaliar o próprio desempenho, ainda que, mediante uma análise crítica cuidada dos resultados obtidos, não poderá comprometer a validade e a autenticidade da autoavaliação?

Relativamente à avaliação por pares, poderá ser benéfico recorrer a diferentes instrumentos de IA de forma a comparar os resultados obtidos a partir de prompts estruturados, com critérios e rubricas perfeitamente definidos. De salientar, contudo, que a validação será feita com base na avaliação efetuada pelo avaliador humano, sendo os resultados da IA meramente promotores de uma reflexão crítica mais aprofundada.

 

Imagem gerada por Chat GPT

Considerações Finais

O recurso à Inteligência Artificial para a avaliação no ensino superior apresenta inúmeras possibilidades.  Ferramentas EdTech poderão servir de apoio ao trabalho dos educadores na elaboração de materiais diversos, como critérios de avaliação e rubricas a implementar em atividades de autoavaliação e avaliação por pares. No âmbito da avaliação de competências em contexto digital, ambientes virtuais de aprendizagem, articulados com sistemas de IA facilitam a simulação de práticas em contexto real. A IA potencia, ainda, através de authentic assessment (Swiecki et al., 2022), a recolha e a análise de dados relevantes para o processo avaliativo, de forma a permitir ao educador monitorizar todo o processo durante a simulação e, deste modo, providenciar feedback adequado.

Como reflexão final, cumpre sublinhar a importância de recorrer à IA para potenciar uma avaliação autêntica e sustentável, facilitando a construção significativa das aprendizagens, em conformidade com a dimensão da autenticidade defendida pelo modelo PrACT (Amante & Oliveira, 2019). Importa igualmente acautelar que a IA promove processos avaliativos alinhados com uma praticabilidade defendida pelo modelo delineado por Amante e Oliveira (2019), devendo os designs avaliativos ser exequíveis nos contextos reais de implementação.

A Inteligência Artificial poderá constituir-se como um assistente facilitador nos processos avaliativos, contanto que seja sujeita a uma cuidada análise crítica que assegure a sua utilização transparente, equilibrada, responsável e ética. 

 

Referências

Amante, L., & Oliveira, I. (2019). Avaliação e feedback: Desafios atuais. Universidade Aberta. http://hdl.handle.net/10400.2/8419

O'Dea, X., & O'Dea, M. (2023). Is artificial intelligence really the next big thing in learning and teaching in higher education? A conceptual paper. Journal of University Teaching & Learning Practice, 20(5). https://doi.org/10.53761/1.20.5.05

Oliveira, I., Pereira, A., Amante, L., & Oliveira, R. (Eds.). (2022). A prática em avaliação digital de competências. LE@D, Universidade Aberta. https://doi.org/10.34627/leadw.2022.4

Oliveira, I., Pereira, A., Amante, L., & Rocio, V. (2025). Inteligência artificial e aprendizagem autorregulada: Que desafios? Revista Docência e Cibercultura, 9(1), 1–19. https://doi.org/10.12957/redoc.2024.81751

Swiecki, Z., Khosravi, H., Chen, G., Martinez-Maldonado, R., Lodge, J. M., Milligan, S., Selwyn, N., & Gašević, D. (2022). Assessment in the age of artificial intelligence. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100075. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100075