A inteligência artificial (IA) já não é promessa distante. Dos sistemas de recomendação a grandes modelos linguísticos, as tecnologias emergentes estão a reconfigurar o modo como aprendemos, ensinamos e avaliamos. Este ensaio propõe‑se analisar de forma crítica o impacto destas tecnologias na aprendizagem e, sobretudo, na avaliação — área onde decisões sobre percurso académico e profissional se materializam.
À luz das competências definidas para esta atividade, o texto desenvolve‑se em torno de dois eixos principais:
- Analisar o papel das tecnologias emergentes, com especial enfoque na IA generativa, nas práticas de ensino‑aprendizagem e nos modelos de avaliação.
- Aprofundar os conceitos de autenticidade, sustentabilidade e envolvimento ativo dos estudantes — incluindo autorregulação, feedback dialogado e avaliação por pares — articulando‑os com os desafios colocados pela IA.
O trabalho adopta uma abordagem de coautoria humano‑IA: foi concebido em diálogo com uma ferramenta generativa (ChatGPT), integrando análises produzidas pela máquina e a curadoria crítica do autor. Este processo pretende, por si só, funcionar como estudo de caso sobre as potencialidades e limitações da IA na produção académica.
Secção Metodológica Prévia
Antes desta introdução, o ensaio abre com uma secção metodológica onde se explicita como o trabalho foi desenvolvido: definição dos objetivos, critérios de seleção dos textos de base, diálogo iterativo com a ferramenta de IA e validação crítica humana dos resultados.
Estrutura resumida do ensaio
- Parte I – Panorama tecnológico Breve cartografia das soluções de IA que mais têm influenciado o ensino superior, com exemplos de automatização de feedback, detecção de plágio e geração de conteúdo.
- Parte II – Fundamentos conceptuais Revisita a literatura sobre avaliação autêntica, sustentável e participada; relaciona estes conceitos com as affordances da IA.
- Parte III – Tensões e oportunidades Debate riscos (viés algorítmico, erosão da autonomia do estudante) e oportunidades (feedback imediato, personalização, analítica preditiva). Inclui recomendações práticas para docentes.
Conclusão – Próximos passos Propõe linhas de investigação e ação para integração ética e pedagógica da IA.