Turnitin - Como a IA está transformando as práticas de avaliação para professores de STEM

A avaliação é um desafio comum para professores de STEM (Ciências, Tecnologia, Engenharia e Matemática) no ensino médio e superior, especialmente ao avaliar tarefas complexas que promovem o domínio da matéria pelos estudantes. No entanto, a IA surge como uma aliada promissora.

A complexidade das respostas, o tempo necessário para a avaliação manual e a natureza interpretativa de muitas tarefas STEM podem sobrecarregar os professores, afetando tanto a equidade da avaliação quanto a qualidade do feedback aos alunos.

Com turmas frequentemente grandes, como os professores de STEM podem garantir avaliações eficazes e justas que promovam o crescimento individual dos alunos? A IA pode ser a solução.

Com seus avanços, a inteligência artificial oferece aos educadores ferramentas adicionais para práticas de avaliação mais eficientes e impactantes, melhorando a capacidade de apoiar a aprendizagem dos alunos.

As capacidades da IA em reconhecimento visual, processamento de linguagem e análise de dados permitem aos professores de STEM avaliar tarefas complexas com maior precisão e eficiência, preservando o julgamento crítico necessário para uma avaliação justa.

Este artigo explora como a IA está transformando as avaliações em STEM, as funcionalidades específicas a serem consideradas e como implementar essas tecnologias de maneira ética, promovendo a aprendizagem e a equidade nas avaliações.

Quais são os desafios de avaliar tipos de problemas complexos em STEM?

Professores de STEM utilizam métodos abrangentes para avaliar o conhecimento e a compreensão dos alunos, desde provas de múltipla escolha até tarefas abertas de resolução de problemas. Enquanto algumas avaliações podem ser realizadas rapidamente com notas padronizadas, outras são muito mais detalhadas.

Respostas complexas, como equações, gráficos, códigos, fluxogramas e notações químicas, exigem esforço manual significativo para serem interpretadas e avaliadas. Além disso, as soluções em STEM frequentemente possuem múltiplos caminhos válidos, onde até respostas incorretas podem demonstrar um sólido entendimento do processo (avaliação subjetiva versus objetiva).

Estudos, como o de Scherer e Tiemann (2012), destacam a complexidade de desenvolver avaliações baseadas em computador para problemas químicos. Essa complexidade também se reflete na avaliação, com a coleta de dados extensos tornando o processo desafiador.

Os alunos precisam de feedback construtivo que reconheça seu entendimento, mesmo quando chegam a conclusões erradas. Nesses casos, uma avaliação binária de "certo/errado" não reflete o progresso do aluno e pode desencorajá-lo.

A avaliação manual de provas complexas, como exames de física, também exige a análise de múltiplos processos cognitivos, incluindo recuperação de informações, modelagem e aplicação de conhecimento. Isso torna o processo demorado e sujeito a inconsistências.

Felizmente, a chegada de soluções de avaliação assistida por IA oferece uma alternativa promissora.

Como a avaliação assistida por IA pode analisar tarefas STEM complexas?

Soluções de IA para avaliação evoluíram rapidamente, incluindo desde sistemas totalmente automatizados até ferramentas simples que agilizam o trabalho humano.

• Sistemas automatizados utilizam processamento de dados e linguagem natural para corrigir questões de múltipla escolha e redações.
• Software de reconhecimento visual analisa e avalia componentes como diagramas, fluxogramas e equações matemáticas.
• Rubricas personalizáveis permitem critérios mais detalhados para avaliar o conhecimento do aluno.
• Análise de dados educacionais identifica tendências no desempenho dos alunos e recomenda feedback personalizado.

Professores podem usar a IA para acelerar a avaliação em turmas grandes, oferecendo feedback mais relevante e personalizado. Exemplos incluem:

• Matemática: análise de equações e metodologias.
• Química: verificação de equilíbrio de equações e uso correto de notações.
• Engenharia: avaliação de diagramas técnicos.
• Programação: análise de códigos para funcionalidade e eficiência.

Benefícios da integração da IA nas práticas de avaliação em STEM

A IA pode reconhecer e avaliar instantaneamente diversos formatos, como diagramas e códigos, liberando os educadores de processos manuais, permitindo que se concentrem no apoio personalizado aos alunos e no incentivo ao pensamento crítico.

• Avaliações mais rápidas e feedback ágil: a IA reduz significativamente o tempo de correção, permitindo que os professores forneçam feedback rapidamente.
• Maior precisão e consistência: evita inconsistências comuns na avaliação manual.
• Insights sobre desempenho: analisa tendências no desempenho dos alunos, permitindo intervenções mais direcionadas.

Por que a supervisão humana é essencial na avaliação assistida por IA?

Apesar de sua eficiência, a IA não substitui o papel do educador na compreensão do progresso individual dos alunos e no suporte ao seu potencial. A supervisão humana é necessária para garantir que avaliações feitas por IA sejam justas e precisas.

Barreiras para a adoção de IA na educação STEM

Embora os benefícios sejam claros, muitas instituições ainda resistem à adoção da IA, devido à falta de compreensão sobre as ferramentas, preocupações com viés e receios de desumanização das avaliações.

Melhores práticas para implementação da IA na avaliação

• Explorar diferentes tipos de tarefas: utilizar IA para questões abertas, projetos e problemas complexos.
• Reconhecimento de formatos visuais: automatizar a análise de elementos como gráficos e fórmulas.
• Análise de desempenho em cursos grandes: identificar lacunas no aprendizado.
• Eliminar viés humano: usar IA para agrupar respostas e avaliar com maior consistência.
• Rubricas dinâmicas: criar critérios claros e personalizáveis para avaliações justas.
• Manter supervisão humana: assegurar controle sobre os processos de avaliação assistida.

A introdução responsável da IA pode transformar as práticas de avaliação, mantendo o equilíbrio entre tecnologia e interação humana.