Proposta estabelece quando a IA deve ser proibida, usada como apoio ou liberada nas avaliações e aproxima o ensino das novas exigências profissionais
A popularização de ferramentas como ChatGPT, Gemini e Copilot impôs um novo desafio às instituições de ensino superior: como avaliar o conhecimento de um aluno quando tudo pode ser produzido, total ou parcialmente, por inteligência artificial? Para Arnobio Morelix, CEO da Faculdade Sirius, instituição de ensino superior voltada às profissões do futuro, a resposta não está em proibir completamente a tecnologia nem em liberar seu uso sem critérios. A instituição propõe um modelo baseado em três categorias de atividades: sem IA, com uso assistido e com uso aberto, para avaliar as competências dos alunos com e sem o uso da tecnologia.
“A divisão permite que professores estabeleçam previamente o papel que a tecnologia pode desempenhar em cada avaliação. Ao mesmo tempo, ajuda os estudantes a compreenderem a diferença entre empregar a IA como apoio e terceirizar para uma máquina o raciocínio que deveriam desenvolver”, avalia o executivo.
Segundo Morelix, a caça ao ChatGPT deve dar lugar à integração dessa ferramenta no processo de aprendizagem. “Ao invés de ditar regras genéricas proibindo seu uso e fingir que ele não existe, é mais eficiente estabelecer critérios específicos e claros para cada atividade de avaliação. Assim, é possível criar processos avaliativos que impedem o uso da IA, nos quais se analisam certas competências, enquanto outras avaliações, que permitem o uso da IA, analisam as competências dos alunos com a tecnologia. Dessa forma se cria um parâmetro do que o aluno precisa melhorar na sua própria capacidade cognitiva e como a IA pode auxiliá-lo nisso”, explica.
Como funciona o modelo?
A primeira categoria reúne avaliações que devem ser realizadas sem assistência de IA. O objetivo é verificar conhecimentos e habilidades que o estudante precisa demonstrar individualmente, como domínio de conceitos fundamentais, raciocínio lógico, escrita autoral e capacidade de resolver determinados problemas.
“Provas supervisionadas (à exemplo de provas presenciais de fundamentos de estatística), exercícios em sala, entrevistas técnicas e apresentações individuais podem fazer parte desse grupo. A restrição, nesse caso, não representa uma rejeição à tecnologia. Ela permite identificar o que o aluno consegue fazer sem auxílio externo e quais competências ainda precisam ser desenvolvidas”, detalha o CEO da Sirius. De acordo com ele, assim como calculadoras são restringidas em algumas etapas do ensino da matemática, ferramentas generativas podem ser suspensas quando interferem diretamente na habilidade que está sendo avaliada.
A regra, porém, precisa ser comunicada antes da atividade. O estudante deve saber quais ferramentas são proibidas, quais recursos permanecem autorizados e por que aquela competência exige uma demonstração individual.
Já na segunda categoria, a inteligência artificial pode apoiar etapas específicas do trabalho, mas não produzir toda a entrega, à exemplo de ensaio com registro dos prompts utilizados. Neste caso, o estudante pode utilizar a ferramenta para organizar ideias, sugerir estruturas, revisar a clareza de um texto, explicar conceitos ou levantar possibilidades de pesquisa. No entanto, ele continua responsável por verificar as informações, consultar fontes confiáveis, construir os argumentos e elaborar a versão final.
“O aluno pode informar qual ferramenta utilizou, quais comandos forneceu, que partes da resposta aproveitou e quais modificações realizou. Essa transparência permite que o professor avalie não apenas o resultado, mas a qualidade das escolhas feitas durante o processo. Nessa modalidade, versões preliminares, referências consultadas, registros de revisão e pequenas defesas orais podem complementar o trabalho final. O objetivo é reunir evidências de que houve aprendizagem, mesmo com a participação da tecnologia”, afirma Arnobio.
A ideia, segundo o especialista, é inserir aos poucos a IA no processo de construção do conhecimento, reforçando que a ferramenta entra como auxiliar na aprendizagem e não responsável por toda a atividade intelectual. “É uma maneira de possibilitar ao estudante fazer uso da inteligência artificial de forma consciente, sem se abster de participar do processo ativamente”, acrescenta.
Por fim, a terceira categoria permite o uso amplo da inteligência artificial porque saber trabalhar com a ferramenta faz parte da competência avaliada, à exemplo de projeto de análise de dados com IA liberada. Os estudantes podem ser desafiados a criar soluções, analisar dados, desenvolver códigos, comparar respostas, testar hipóteses ou elaborar projetos com o apoio de diferentes modelos. Nesse formato, a avaliação não se concentra na capacidade de produzir manualmente cada etapa, mas em formular bons problemas, orientar a tecnologia e julgar a qualidade dos resultados.
No entanto, Morelix faz uma ressalva: permitir o uso aberto não significa aceitar qualquer resposta gerada pela máquina, de modo que o estudante continua responsável por erros, referências inexistentes, vieses e decisões tomadas a partir das informações recebidas. “A avaliação pode considerar se o aluno formulou adequadamente o problema, escolheu a ferramenta de maneira coerente, verificou fatos e fontes, identificou erros e limitações, melhorou a resposta inicial, protegeu dados pessoais ou confidenciais, entre outros pontos. Esse tipo de atividade busca aproximar o ensino superior da realidade profissional, na qual a inteligência artificial tende a funcionar como instrumento de produtividade, mas não elimina a responsabilidade humana sobre as decisões”, pontua.
Mudança exige formação dos professores
De acordo com a proposta da Sirius, a adoção das três categorias demanda uma profunda preparação do corpo docente. “Os professores precisam definir quais competências desejam avaliar antes de estabelecer o nível de uso permitido. Uma mesma ferramenta pode ser inadequada em uma prova de conhecimentos básicos e indispensável em um projeto sobre automação. Por isso, regras institucionais gerais devem ser acompanhadas por orientações específicas para cada atividade”, diz Arnobio.
Para o executivo, a proposta não elimina trabalhos escritos, provas ou projetos tradicionais, e sim amplia as evidências consideradas na avaliação ao incluir processo, compreensão, argumentação, verificação de fontes e transparência no uso da tecnologia. “Na era da IA, brigar com a tecnologia não funciona — e proibir não é uma forma eficiente de lidar com ela. O avanço dessa ferramenta na aprendizagem é irrefreável. Agora, o desafio é criar instrumentos pedagógicos capazes de ensinar os estudantes a usar a IA de forma crítica”, conclui.