O Texas Education Agency está encabeçando a revolução educacional ao adotar um novo modelo de avaliação de provas, impulsionado pela inteligência artificial. Sob a liderança do governo de Greg Abbott, o estado do Texas está testando um sistema inovador alimentado por um modelo avançado de Processamento de Linguagem Natural, em linha com tecnologias como ChatGPT.
A mudança promete não apenas modernizar o processo de avaliação, mas também gerar economias significativas, estimadas entre US$ 15 milhões e US$ 20 milhões anualmente.
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A essência dessa transformação reside na substituição de examinadores humanos por inteligência artificial. Com menos de um terço do contingente de funcionários temporários necessários anteriormente, o Texas espera alcançar uma eficiência sem precedentes nas correções de provas.
Isso é parte de um plano mais amplo de reforma educacional, destacando o compromisso do governo em impulsionar a excelência acadêmica.
As provas, antes repletas de questões de múltipla escolha, foram remodeladas para enfatizar perguntas discursivas e, essa mudança visa avaliar não apenas o conhecimento superficial dos alunos, mas também sua capacidade de análise e expressão. Embora esse tipo de questão demande mais tempo e atenção para correção, a IA promete agilidade e precisão, reduzindo consideravelmente o tempo necessário para avaliar cada prova.
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Apesar das vantagens evidentes, a transição para a correção automatizada não está isenta de desafios, já que cerca de 25% das provas serão submetidas à revisão humana, especialmente aquelas que possuem conteúdo suscetível a interpretações ambíguas pela inteligência artificial. Idiomas estrangeiros, gírias e expressões idiomáticas são exemplos de elementos que podem confundir o sistema automatizado.
O otimismo do Texas Education Agency é palpável, mas não universal entre educadores. Em alguns lugares, o aumento no número de provas recebendo pontuações zero levanta questões sérias sobre a confiabilidade do modelo de IA, sua incerteza persiste quanto à capacidade da Inteligência Artificial em compreender plenamente a complexidade das respostas dos alunos, especialmente em contextos onde o contexto cultural e linguístico desafia os limites dos algoritmos.
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