IMPACTO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA AVALIAÇÃO ACADÊMICA: TRANSFORMANDO MÉTODOS TRADICIONAIS DE AVALIAÇÃO NO ENSINO SUPERIOR - Freitas, Clayton Alencar de; Pereira, Leonardo Gonçalves; Nascimento, Fernanda Machado do; Albuquerque, Maria Analice de Araujo; Araujo, Maria Ila de (Revista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e Educação, 2025)
Este artigo explora o impacto da inteligência artificial (IA) na avaliação acadêmica no ensino superior, destacando tanto as oportunidades quanto os desafios dessa integração tecnológica. A IA tem o potencial de transformar significativamente os métodos tradicionais de avaliação, oferecendo uma abordagem mais personalizada e eficiente. Por meio de sistemas de avaliação adaptativa e feedback em tempo real, a IA pode melhorar a precisão das avaliações e promover um aprendizado mais eficaz. No entanto, a implementação da IA nas avaliações acadêmicas não está isenta de desafios, incluindo questões éticas, como a transparência dos algoritmos e a proteção de dados dos estudantes. Além disso, a necessidade de infraestrutura tecnológica adequada e a capacitação dos educadores são fatores críticos para o sucesso dessa integração. As políticas educacionais também desempenham um papel vital, fornecendo diretrizes claras para garantir que a IA seja utilizada de forma equitativa e inclusiva. Este estudo adota uma abordagem qualitativa, baseada em revisão bibliográfica, para analisar a literatura existente sobre o tema, identificando lacunas e sugerindo direções para pesquisas futuras. A colaboração interdisciplinar entre educadores, tecnólogos e formuladores de políticas é destacada como essencial para o desenvolvimento de soluções eficazes. Conclui-se que, embora a IA ofereça promessas significativas para a avaliação acadêmica, sua implementação requer uma abordagem cuidadosa e responsável.