IA e educaçãoA IA propõe.
A IA propõe.
O professor decide.
Como a Edumetrics usa inteligência artificial na avaliação, e por que escolhemos chamá-la de inteligência aumentada.
Equipe Edumetrics
· 8 min de leitura
Como a Edumetrics usa inteligência artificial na avaliação, e por que escolhemos chamá-la de inteligência aumentada.
Equipe Edumetrics
· 8 min de leitura
A inteligência artificial chegou às escolas antes do entendimento sobre os seus efeitos. Em poucos anos, ferramentas generativas passaram a resumir textos, organizar ideias, escrever redações e resolver listas de exercícios. Muitas delas funcionam bem. A pergunta que pouca gente faz é em qual etapa do aprendizado elas funcionam, e quem deixa de fazer o esforço quando elas entram.
Na Edumetrics, essa pergunta vem antes de qualquer linha de código. Usamos IA em três pontos da plataforma, e em nenhum deles ela decide sozinha. Este texto conta onde ela atua, como foi construída e qual visão de educação orienta essas escolhas.
Hao-Ping Lee, da Carnegie Mellon, e Advait Sarkar, da Microsoft Research, chamaram esse fenômeno de descarregamento cognitivo: a transferência para a máquina não de trabalho operacional, mas de etapas do próprio processo de aprender.
Elizabeth e Robert Bjork mostraram que a memória de longo prazo se consolida pelo esforço de recuperação ativa. Quando uma ferramenta faz esse esforço no lugar do aluno, a tarefa é concluída, mas o aprendizado é interrompido antes de se fixar.
A ciência cognitiva separa dois movimentos que a prática escolar costuma confundir. Facilitar o acesso ao conteúdo é uma coisa. Suprimir o esforço de processá-lo é outra.
O problema é que os indicadores de curto prazo melhoram nos dois casos. Notas sobem, tarefas são entregues, o aluno parece mais produtivo. Esses números medem entrega, e não aprendizado consolidado. A conta chega anos depois, quando o estudante alcança o ensino superior ou o mercado de trabalho com lacunas de elaboração, síntese e pensamento crítico que ninguém consegue rastrear até uma decisão pedagógica específica. Essa obsolescência não aparece no boletim.
O risco, portanto, é pedagógico antes de ser tecnológico. E ele nasce no momento em que alguém decide o que a ferramenta vai fazer.
Tomamos uma decisão de desenho: a IA da Edumetrics atua no trabalho de quem ensina, e não na etapa cognitiva de quem aprende. Chamamos essa escolha de inteligência aumentada. A tecnologia amplia a capacidade do professor e assume o que é operacional, como transcrever um manuscrito, montar uma proposta de redação ou rascunhar um item. A decisão pedagógica volta sempre para ele.
Na prática, isso se traduz em quatro regras que valem para toda a plataforma.
A IA propõe, nunca decide. A nota que vale é a que o professor confirma. O item que entra na prova é o que o professor aprova.
Toda proposta vem com o porquê. Cada sugestão chega acompanhada da justificativa que a sustenta, para que o professor avalie o raciocínio, e não só o resultado.
Nada chega fechado. Transcrição, nota, comentário, enunciado e alternativas podem ser editados antes da publicação.
O uso é opcional e transparente. Os recursos de IA são contratados à parte, por créditos, com extrato por usuário e por operação. A plataforma funciona integralmente sem eles.
São três frentes, sempre como apoio ao professor.
O professor escolhe os conteúdos, as competências e as habilidades que quer avaliar, e a IA propõe itens no padrão do ENEM e de outros vestibulares para Linguagens, Matemática, Ciências da Natureza e Ciências Humanas. As alternativas incorretas são modeladas a partir de erros reais de aprendizagem, para que cada uma revele um raciocínio identificável quando o aluno a escolhe. Nenhum item entra em uma atividade sem a revisão e a confirmação do professor, que vê antes a tela exata que o estudante vai receber.
A IA monta propostas completas: frase temática, textos motivadores, proposta no formato oficial e gabarito temático. Tudo é construído a partir da cartilha vigente do participante do ENEM e em respeito às diretrizes do Conselho Nacional de Educação. O professor pode alterar qualquer parte antes de publicar.
O aluno envia a redação digitada ou fotografa o texto escrito à mão. No manuscrito, a IA recorta a área do texto e o transcreve linha a linha, e a transcrição fica aberta para revisão antes de seguir. A partir do texto revisado, ela propõe uma nota para cada uma das cinco competências, com justificativa, e considera os critérios oficiais de anulação do exame. O professor recebe o formulário preenchido, revisa, ajusta e confirma. Pode fazer isso em uma redação específica ou seguir com a turma inteira, uma após a outra.
Se o professor ou a coordenação preferir, a plataforma também gera devolutivas e sugestões de estudo para cada aluno, em linguagem que o estudante entende: o que já está bom e o que precisa melhorar em cada competência.
Um modelo de linguagem genérico sabe escrever uma questão. Não sabe, sozinho, se essa questão mede a habilidade que promete medir, se as alternativas erradas têm alguma função ou se a nota proposta para a competência 3 segue a grade de correção do INEP. É nessa distância que a Edumetrics trabalha.
Um banco de referências próprio. A equipe da Edumetrics construiu e mantém uma base que reúne referências oficiais do INEP, a BNCC e outras fontes pedagógicas confiáveis. O material foi cuidadosamente selecionado e classificado, com apoio na BNCC, no INEP e na Taxonomia de Bloom. É essa base que orienta cada item criado e cada correção realizada.
Validação por professores e pedagogos. O modelo foi validado por uma equipe própria de educadores e segue a BNCC e os critérios de correção do ENEM, da criação de questões e temas de redação à avaliação das cinco competências. Ele passa por avaliação interna e melhorias constantes.
Tecnologia própria. Desenvolvemos a nossa própria forma de executar cada operação de IA, o que nos dá controle sobre os dados de base e sobre o modo como cada resultado é produzido e validado internamente.
Por trás dessas três camadas está o conceito que organiza toda a plataforma, a avaliação funcional. Nela, o item nasce classificado por eixo cognitivo, competência, habilidade e objeto de conhecimento. Cada alternativa incorreta corresponde a um raciocínio identificável. E o resultado devolve à escola o que ensinar em seguida, e não apenas uma nota. Para nós, não basta a IA acertar o conteúdo. Cada operação precisa ter valor pedagógico e entregar dados que vão além da resposta correta.
Colocar IA no meio da avaliação de um aluno é uma decisão séria. Ela opera sob três compromissos, em todos os módulos da plataforma.
Rigor pedagógico antes de tudo. Nenhuma funcionalidade de IA vai ao ar sem critério. Cada uma é pensada com rigor pedagógico desde o início.
Privacidade, sob a LGPD. Nenhuma função de IA usa dados pessoais de alunos ou professores. Ela trabalha apenas com o necessário para a tarefa: as instruções e escolhas do professor, o conteúdo a ser avaliado e a nossa base de conhecimento.
Transparência sobre limitações. A IA erra, como qualquer sistema. Por isso todo resultado que ela produz é apresentado como sugestão revisável, e nunca como veredito automático e definitivo.
Se o risco está em ferramentas que fazem o trabalho cognitivo no lugar do aluno, a pergunta que segue é: que princípio orienta o apoio bem feito? Jerome Bruner respondeu a isso décadas antes da IA generativa existir. O andaime existe para ser retirado à medida que a construção avança. Primeiro a modelagem, que demonstra antes de solicitar. Depois o questionamento, com perguntas que mobilizam o raciocínio. Por fim a retirada gradual, com menos apoio conforme o aluno avança.
John Sweller, com a Teoria da Carga Cognitiva, e Lev Vygotsky, com a Zona de Desenvolvimento Proximal, convergem no mesmo ponto: o desenvolvimento depende de desafios situados logo acima do que o aluno já domina. Uma ferramenta que resolve por ele o que ele precisaria resolver com esforço não produz crescimento.
É isso que as dificuldades desejáveis de Bjork propõem. Não se trata de tornar tudo mais difícil, e sim de calibrar o apoio para que o esforço cognitivo permaneça com quem aprende. Essa é a medida que usamos para decidir o que automatizar. O operacional fica com a máquina. As etapas que consolidam a aprendizagem ficam com o aluno. A decisão pedagógica fica com o professor.
Antes de adotar qualquer ferramenta com IA, gestores e educadores podem fazer perguntas técnicas precisas. A pesquisa oferece os critérios.
Tecnologia educacional séria responde a essas perguntas e demonstra antes do pitch. Faça as mesmas perguntas a nós.
A Edumetrics nasceu dentro da educação, do encontro entre professores e profissionais do design, da ciência de dados e da computação que compartilhavam a mesma preocupação: a distância crescente entre o ritmo do mercado de tecnologia e o das escolas.
Para nós, artefatos são meios, nunca o fim. Não queremos pavimentar cenários em que máquinas substituam seres humanos em áreas essenciais e em instâncias decisórias. Também recusamos a falácia de que, com automação irrefletida e exagerada, sobrará tempo de qualidade para todos.
O que nos interessa é uma cultura em que decisões humanas se apoiem em dados contextualizados. Uma IA que devolve ao professor tempo, clareza e informação sobre o raciocínio de cada aluno, e que deixa com ele a palavra final. É sob essa perspectiva que queremos contribuir com o Objetivo de Desenvolvimento Sustentável nº 4 da Agenda 2030: uma educação de qualidade, inclusiva, equitativa e capaz de garantir oportunidades de aprendizagem ao longo da vida.
A IA propõe. O professor decide.
Referências