TEMA 3:
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E PRÁTICAS DE AVALIAÇÃO
Segue-se a atividade desenvolvida no âmbito deste tema (muito interessante e agradável de se ler😉 !), disponibiliza-se o REA (conjunto dos Ensaios) e uma reflexão e autoavaliação.
I
Imagem gerada por IA, Chatgpt, editada no Canva
1. Processo e etapas da coautoria
O trabalho
desenvolveu-se em várias fases articuladas com a ferramenta de inteligência
artificial ChatGPT-4o, Plus, escolhida pela sua capacidade de apoiar tanto a
organização textual como a reformulação linguística e a criação de conteúdos
visuais ilustrativos. A IA apresenta o seu “Cartão de Coautoria Digital”:
Imagem gerada por IA, Chatgpt, editada no Canva
Procedeu-se à escolha da quarta leitura a partir de um conjunto de textos complementares, centrados em conceitos estruturantes como autenticidade, sustentabilidade e autorregulação. Para essa escolha, foi seguido um processo criterioso, com o apoio da IA, que incluiu: leitura do título, do resumo, da introdução, dos títulos das várias secções e, posteriormente, uma análise em coautoria dos conceitos e ideias-chave presentes. Após esta análise, foi selecionado o artigo de Oliveira & Pereira (2021), “Avaliação digital autêntica: questões e desafios”, por reunir várias qualidades relevantes para o objetivo do ensaio:
-A pertinência temática, ao abordar diretamente
a avaliação autêntica em contextos digitais.
-A clareza na definição e operacionalização do
conceito, através de um modelo composto por cinco critérios fundamentais.
-A articulação com os conceitos de
sustentabilidade, feedback e autorregulação, essenciais para refletir sobre o
papel formativo da avaliação.
-O seu enquadramento crítico, que contempla os
limites éticos e pedagógicos da tecnologia.
-A atualidade do contexto analisado, focado no
ensino superior digital e híbrido.
A leitura crítica deste artigo foi também
realizada com o apoio do ChatGPT, que auxiliou na síntese de argumentos, na
extração de passagens relevantes e na articulação entre este texto e os
restantes autores analisados.
Concluída a fase de seleção bibliográfica,
passou-se à construção do plano do ensaio, orientado pelos tópicos sugeridos no
enunciado: impacto da IA na avaliação, potencialidades e riscos, articulação
com a avaliação autêntica, sustentabilidade e desafios futuros. A IA foi
utilizada para propor um esboço inicial da estrutura, com títulos e subtítulos
organizados logicamente, que foi depois ajustado manualmente para garantir
coerência e clareza.
Na fase seguinte, procedeu-se à redação do
ensaio, através de um processo de diálogo contínuo com a ferramenta. Cada
secção foi desenvolvida a partir de prompts claros e específicos, com feedback
e reformulações progressivas. A linguagem e o nível de complexidade foram
ajustados ao longo do processo, consoante as necessidades identificadas.
Paralelamente, o ChatGPT
foi utilizado para gerar imagens ilustrativas para acompanhar o conteúdo, com
base em descrições detalhadas fornecidas pelo estudante, incluindo sugestões de
estilo, composição e tom visual. Algumas imagens
foram criadas com intencionalidade humorística, especialmente na conclusão,
para reforçar a comunicação crítica e criativa.
Por fim, a revisão final do ensaio contou com o
apoio da IA para a reformulação de passagens mais densas, garantindo fluidez,
consistência e clareza textual, sempre com supervisão e decisão final por parte
do estudante. O resultado foi um texto co-construído, com uma lógica
argumentativa bem sustentada, fundamentada teoricamente e pedagogicamente
coerente com os princípios de uma avaliação crítica e inovadora.
Os prompts foram sempre acompanhados de revisões, reformulações e indicações adicionais, num processo contínuo de negociação e decisão pedagógica.
2.Exemplos
de prompts utilizados
2.1. Prompts
analíticas e estruturantes
2.2. Prompts reflexivas e críticas
2.3. Prompts criativas e visuais
A inteligência artificial (IA) tem vindo a ganhar cada vez mais espaço na educação, levantando várias questões sobre as suas implicações na forma como se ensina e avalia. A avaliação, em particular, é um dos domínios mais impactados por estas tecnologias, que prometem tornar os processos mais rápidos, personalizados e eficientes. No entanto, essas promessas vêm acompanhadas de preocupações relacionadas com a transparência, a equidade e o papel dos professores e estudantes na construção do conhecimento.
Importa refletir sobre o modo como a IA está a desafiar os modelos tradicionais de avaliação e a perceber se pode, de facto, contribuir para práticas mais centradas no estudante, como a avaliação autêntica e sustentável. Estas abordagens procuram criar ligações com o mundo real, promover a autonomia, valorizar tarefas significativas e apoiar o desenvolvimento de competências úteis para a vida. No entanto, é necessário analisar de forma crítica se a utilização da IA está alinhada com estes princípios e em que condições tal pode acontecer.
Este ensaio, desenvolvido em coautoria com a ferramenta de IA ChatGPT, tem como objetivo analisar os principais desafios e oportunidades que a inteligência artificial coloca à avaliação educativa. Para isso, são considerados quatro textos fundamentais: três que abordam diretamente a relação entre IA e avaliação (Felix & Webb, 2024; O'Dea & O'Dea, 2023; Swiecki et al., 2022) e um quarto que aprofunda o conceito de avaliação autêntica em ambientes digitais (Oliveira & Pereira, 2021). Através da análise destes textos, pretende-se refletir sobre o modo como a tecnologia pode ser integrada de forma crítica, justa e pedagógica nas práticas avaliativas.
A utilização da inteligência artificial (IA) nos processos de avaliação tem vindo a crescer, destacando as vantagens da inovação tecnológica. Espera-se que estas ferramentas tornem a avaliação mais rápida, personalizada e eficaz. Segundo Felix & Webb (2024), a IA pode ser usada para automatizar tarefas como a correção de testes ou a gestão de dados dos alunos, mas também para criar plataformas que se adaptam ao ritmo e às necessidades de cada estudante. Ao realizar estas tarefas, a tecnologia pode libertar os professores para se focarem em aspetos mais importantes da sua função pedagógica. Outro benefício apontado é o tipo de informação que a IA consegue fornecer. De acordo com Swiecki et al. (2022), algumas tecnologias permitem acompanhar em tempo real o percurso de aprendizagem dos estudantes. Ferramentas como o knowledge tracing ou a chamada stealth assessment (avaliação invisível) recolhem dados durante o uso de plataformas digitais, ajudando a identificar padrões de desempenho. Isso pode ajudar os professores a ajustar os métodos de ensino de forma mais precisa e a acompanhar a evolução dos alunos de forma mais contínua, em vez de depender apenas de testes pontuais.
Apesar destas vantagens, há vários riscos que não podem ser ignorados. Um dos principais problemas apontados por Swiecki et al. (2022) é o facto de muitos destes sistemas funcionarem como “caixas negras”: não se sabe exatamente como tomam decisões ou com base em que critérios. Esta falta de transparência levanta dúvidas sobre a validade e a justiça das avaliações feitas com recurso à IA, especialmente quando há consequências importantes para os estudantes. Além disso, se ocorrerem erros ou discriminações, é difícil atribuir responsabilidades.
Também O’Dea & O’Dea (2023) alertam para a ausência de provas claras sobre os reais benefícios pedagógicos da IA. Embora as suas aplicações estejam a crescer, muitas continuam em fase de teste e não há ainda estudos suficientes que confirmem o seu impacto na melhoria das aprendizagens. Em vários casos, parece haver mais vontade de acompanhar a “moda” da inovação tecnológica do que de responder a necessidades pedagógicas concretas. Acresce que o uso da IA exige recursos técnicos, financeiros e humanos que nem todas as instituições têm disponíveis.
Por fim, é importante refletir sobre o papel dos professores neste novo cenário. A confiança excessiva em sistemas automáticos pode fazer com que se perca o lado humano, relacional e ético da avaliação. O diálogo, a escuta e o conhecimento contextual dos alunos são elementos que nenhuma tecnologia pode substituir. Assim, é essencial lembrar que a IA deve ser um apoio às decisões pedagógicas dos docentes, nunca um substituto do seu julgamento profissional.
Em resumo, a inteligência artificial tem potencial para trazer melhorias significativas à avaliação, mas também levanta preocupações importantes. O verdadeiro desafio está em usar estas ferramentas de forma crítica e equilibrada, garantindo que a inovação tecnológica não compromete os valores fundamentais da educação: justiça, clareza, participação e respeito pela singularidade de cada estudante.
Imagem gerada por IA, Chatgpt
A avaliação autêntica tem sido apresentada como uma alternativa às práticas tradicionais, muitas vezes centradas em testes uniformes e pouco ligados ao mundo real. Esta abordagem defende que as tarefas avaliativas devem ser significativas, próximas da vida profissional ou social, e desafiadoras para os estudantes. Segundo Oliveira & Pereira (2021), a avaliação autêntica promove o envolvimento dos alunos através de atividades abertas, que exigem reflexão, colaboração e aplicação de conhecimentos de forma integrada.
As autoras propõem cinco critérios para reconhecer este tipo de avaliação: ligação ao mundo real, complexidade, condições adequadas de realização, natureza das tarefas e adequação da própria avaliação. Esta visão valoriza o processo tanto quanto o produto, dando espaço ao pensamento crítico e à criatividade.
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Neste sentido, importa perceber se a inteligência artificial pode contribuir para este tipo de práticas. Por um lado, algumas ferramentas digitais podem apoiar a personalização das tarefas, ajudar na organização de projetos ou gerar sugestões com base nas necessidades de cada aluno (Swiecki et al., 2022). Assistentes virtuais e sistemas de escrita assistida também podem ser úteis para estudantes com dificuldades de expressão, ajudando-os a concentrar-se nas ideias e no raciocínio. Por outro lado, existem riscos. Se a IA for usada de forma automática e desligada do contexto pedagógico, pode gerar tarefas genéricas, desprovidas de significado real.
O’Dea & O’Dea (2023) alertam para a falta de sensibilidade cultural e emocional das ferramentas atuais, o que pode dificultar a criação de experiências de aprendizagem verdadeiramente autênticas.
A autenticidade exige mais do que tecnologia: depende da forma como o professor orienta o processo e da relevância que a tarefa tem para os alunos. Por isso, a IA pode ser um recurso útil, mas precisa de ser usada com intenção pedagógica clara, atenção ao contexto e respeito pela individualidade de cada estudante.
A avaliação não deve servir apenas para medir o que os alunos sabem num dado momento, mas também para os ajudar a aprender a avaliar-se a si próprios ao longo da vida. Esta é a base da chamada avaliação sustentável, proposta por Boud (2000, citado em Oliveira & Pereira, 2021), que valoriza a autonomia, a autorregulação e a aprendizagem contínua.
A inteligência artificial pode apoiar este tipo de avaliação ao fornecer feedback imediato e personalizado, permitindo que os alunos acompanhem o seu progresso e façam ajustes no seu percurso. Segundo Swiecki et al. (2022), a IA pode ainda facilitar práticas de autoavaliação e de avaliação por pares, promovendo uma participação mais ativa dos estudantes e desenvolvendo a sua literacia avaliativa.
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A coautoria de textos com ferramentas como o ChatGPT, tal como acontece neste ensaio, é um exemplo de como a IA pode ser integrada num processo de aprendizagem mais autónomo e colaborativo. Neste tipo de uso, o estudante não é apenas recetor de conteúdos, mas participa ativamente, refletindo, editando e avaliando o que a IA propõe.
No entanto, este potencial só se concretiza se a IA for usada de forma crítica. Se os alunos dependerem totalmente da tecnologia, correm o risco de perder a oportunidade de pensar por si próprios. Swiecki et al. (2022) alertam que, sem uma compreensão clara do funcionamento dos sistemas e sem acompanhamento pedagógico, há o risco de uma “despedagogização” do processo avaliativo, em que os estudantes deixam de ser agentes ativos da aprendizagem.
Além disso, é essencial que professores e estudantes compreendam como funcionam estas ferramentas e estejam preparados para usá-las de forma ética e consciente.
Em suma, a IA pode apoiar uma avaliação mais sustentável e formativa, mas só se for integrada num ambiente educativo que valorize a reflexão, a responsabilidade e o envolvimento ativo de todos os intervenientes.
A crescente presença da inteligência artificial nos contextos educativos convida a repensar a avaliação como um processo mais aberto, flexível e orientado para o desenvolvimento. Para que esta transformação seja positiva, é necessário tomar decisões informadas e responsáveis sobre o modo como a IA é integrada.
Em primeiro lugar, é essencial garantir que os professores estão preparados para usar estas tecnologias de forma pedagógica e ética. A formação contínua deve incluir não só competências técnicas, mas também reflexão crítica sobre os limites e implicações da IA. Tal como sublinhado por Swiecki et al. (2022), a tecnologia deve servir a educação, e não o contrário.
Além disso, as instituições precisam de definir regras claras sobre o uso de dados dos estudantes, a transparência dos algoritmos e os critérios de avaliação. Sem esta regulação, há risco de decisões injustas, enviesadas ou descontextualizadas, comprometendo a confiança no processo avaliativo.
Por outro lado, é importante evitar uma visão tecnocêntrica. A IA não resolve, por si só, os problemas da avaliação. O seu uso deve ser combinado com práticas pedagógicas ativas, reflexivas e centradas no estudante. Como referem O'Dea & O'Dea (2023), a inovação só faz sentido se estiver alinhada com os objetivos educativos e com o bem-estar dos alunos.
Finalmente, é necessário investir em investigação pedagógica sólida que
acompanhe a evolução da IA na educação. Devem ser explorados casos reais, analisados os efeitos da tecnologia na aprendizagem e partilhadas boas práticas entre professores e escolas.
Em suma, caminhar para um novo paradigma de avaliação exige equilíbrio: aproveitar o que a IA oferece, mas sem abdicar dos princípios que tornam a educação significativa, justa e humanizadora.
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A inteligência artificial está a transformar de forma significativa os modos como ensinamos e avaliamos. Ao longo deste ensaio, analisámos de que forma estas tecnologias podem apoiar práticas de avaliação mais eficientes, personalizadas e formativas. Identificámos também os riscos associados, como a opacidade dos sistemas, a possível desvalorização do papel do professor e a perda de sentido pedagógico quando a IA é usada de forma acrítica.
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A avaliação autêntica, centrada em tarefas significativas e próximas da realidade dos estudantes, surge como um modelo promissor, capaz de integrar as potencialidades da IA sem abdicar da intenção educativa. Oliveira & Pereira (2021) sublinham que este tipo de avaliação valoriza a complexidade, o realismo e a autonomia, sendo compatível com práticas digitais quando estas são pedagogicamente orientadas. A sustentabilidade da avaliação passa por promover a autonomia dos alunos e o uso responsável da tecnologia, em ambientes que favoreçam a reflexão, o diálogo e o desenvolvimento de competências para a vida. Swiecki et al. (2022) defendem que a IA pode ser uma aliada na renovação da avaliação, desde que integrada num quadro pedagógico orientado para o desenvolvimento, a ética e a participação ativa dos estudantes. No entanto, O’Dea & O’Dea (2023) alertam que a adoção acrítica destas tecnologias pode limitar o pensamento pedagógico e desviar a atenção dos princípios educativos essenciais. Concluímos, por isso, que a IA pode ser uma aliada na renovação da avaliação, desde que usada com intenção pedagógica clara, espírito crítico e respeito pelos valores fundamentais da educação. O desafio não é apenas tecnológico, mas profundamente humano: construir práticas avaliativas que promovam aprendizagens relevantes, justas e transformadoras.
A experiência de coautoria com ChatGPT revelou-se produtiva e desafiante. Um dos aspetos mais positivos foi a rapidez na geração de ideias, estruturação lógica dos conteúdos e apoio na formulação de argumentos. A ferramenta mostrou-se útil como “parceira” de escrita, ajudando a desbloquear o processo criativo e a manter um ritmo de trabalho consistente.
No entanto, o uso da IA exigiu uma postura crítica constante. Algumas respostas iniciais apresentaram redundância ou uma linguagem demasiado técnica, exigindo reorientação. Em certos momentos, a IA apresentou interpretações simplificadas ou neutras dos textos lidos, o que obrigou a um reforço do olhar analítico humano para garantir profundidade e rigor.
Importa ainda sublinhar que a IA não substituiu o trabalho autoral: todas as ideias centrais, decisões sobre o tom do texto, articulação entre conceitos e escolhas finais foram feitas pelo autor. A IA funcionou como um recurso de apoio, e não como autora do conteúdo. Esta distinção é fundamental para garantir a integridade académica e evitar o risco de dependência tecnológica.
Por fim, destaca-se a importância de enquadrar o uso da IA numa lógica de aprendizagem ativa, ética e consciente. A tecnologia mostrou-se eficaz na medida em que foi usada com intenção pedagógica clara, promovendo a reflexão, a revisão crítica e a autonomia na construção do conhecimento.
Felix, J., Webb, L. (2024). Use of artificial intelligence in education delivery and assessment. Post note 712. UK Parliament Post. https://doi.org/10.58248/PN712 https://post.parliament.uk/research-briefings/post-pn-0712/
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://ray.yorksj.ac.uk/id/eprint/8079/1/AI%20in%20higher%20education.pdf
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, Volume 3, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666920X22000303?via%3Dihub
Oliveira, I., & Pereira, A. (2021). Avaliação digital autêntica: questões e desafios. RE@D – Revista de Educação a Distância e eLearning, 4 (2), 22-40. https://doi.org/10.34627/vol4iss2pp22-40.
II- REA FORMADO PELOS ENSAIOS DA TURMA
Nesta secção, reúno os ensaios dos meus colegas, refletindo diferentes perspetivas sobre a avaliação educativa na era da Inteligência Artificial. Cada trabalho traz um contributo único, desde a análise da avaliação autêntica e sustentável até às tensões entre tecnologia e pedagogia, enriquecendo o debate coletivo e oferecendo múltiplos ângulos para compreendermos melhor este tema central.
Todos os ensaios foram cuidadosamente lidos, analisados, refletidos e partilhados no fórum de discussão da turma, onde geraram diálogo profícuo, críticas construtivas e propostas complementares. A interação a partir dessas reflexões permitiu aprofundar ideias, questionar pressupostos e consolidar aprendizagens de forma colaborativa.
Explora abaixo os trabalhos e descobre como cada um construiu o seu olhar sobre o tema 👇
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III- REFLEXÃO & AUTOAVALIAÇÃO INDIVIDUAL
Ao longo deste tema, envolvi-me num percurso de desenvolvimento pessoal e académico que envolveu leitura crítica e analítica, coautoria com inteligência artificial (IA), análise reflexiva dos ensaios dos colegas com discussão em fórum. A utilização do ChatGPT‑4o, Plus para estruturar ideias, reformular linguagem e gerar recursos visuais exigiu decisões pedagógicas contínuas, um processo metacognitivo que me permitiu observar o meu próprio pensamento: distinguir quando valorizar a autonomia do estudante, quando reforçar a mediação crítica do professor e a utilização/recurso à IA de uma forma mediada.
Reconheço que documentei, positivamente, o processo de coautoria com a IA, mostrei exemplos claros de prompts e decisões intencionais, e apresentei uma fundamentação teórica sólida e diversificada. Este reconhecimento confirma que a minha estratégia, mostra claramente como integrei teoria e tecnologia, mantendo sempre a autoria humana.
Parece que a estratégia foi bem-sucedida! Os comentários dos colegas, incluindo Graça Silva, Maria Sousa Videira, Eliana Magalhães e Pedro Vasconcelos, reforçaram essa perceção e sublinharam dois dos pontos mais valorizados: a articulação equilibrada entre os diferentes autores (Felix & Webb 2024; Swiecki et al. 2022; O’Dea & O’Dea 2023; Oliveira & Pereira 2021) e o tratamento consistente dos benefícios e riscos da IA (ética, transparência, sustentabilidade).
Sinto que várias conquistas se destacam nesta etapa: em primeiro lugar, a promoção da autonomia e reflexão crítica ao valorizar o professor como mediador e o aluno como agente ativo na avaliação; depois, a clareza argumentativa resultante da interligação entre fundamentação teórica e exemplos práticos; e, por fim, a visibilidade da minha prática consciente de coautoria com IA, que reforça a autoria crítica no centro do processo.
O feedback da Maria evidenciou uma direção útil para aprofundar: a implementação de estratégias concretas para promover a literacia crítica digital dos alunos, por exemplo, propor atividades que explorem temas como vieses e avaliação de resultados da IA. Isso sugere que posso evoluir, em trabalhos futuros, para incluir componentes formativos diretamente dirigidas aos estudantes. Aprecio as imagens, enquanto componente visual do texto, que reforçam as ideias e lhes dão mais consistência.
Em síntese, este percurso foi uma experiência de aprendizagem completa: envolveu não apenas produção teórica, mas também reflexão técnica e estética. Usei a IA com critério, preservei o meu juízo crítico e incorporei práticas de autorregulação. Os comentários validaram a minha proposta e apontaram caminhos promissores. Saio deste exercício com maior confiança para continuar a integrar tecnologia e pedagogia de forma ética, informada e intencional, mantendo sempre o foco no processo formativo, humano e significativo da avaliação. Sinto assim, que cresço também como profissional.
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