by Laura Silva Maria
A Inteligência Artificial e as
Práticas de Avaliação Formativa
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.
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
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