University of Sydney 'two-lane' assessment for the AI era
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Vietnam · Thái Nguyên · See the Vietnam profile
Investigadores testaram no Vietname uma ferramenta de correção por IA/OCR para o exame nacional reestruturado, com 98,5% de precisão no reconhecimento de escrita manual em 93 provas — um passo inicial rumo à automação da correção de um exame com mais de 1,2 milhões de alunos.
Em 2025, o Vietname reestruturou o seu Exame Nacional de Conclusão do Ensino Secundário, introduzindo três formatos de pergunta (escolha múltipla, verdadeiro/falso e resposta curta), afastando-se das grelhas de leitura ótica (OMR) puras, propensas a erros mecânicos de leitura. Investigadores da Universidade de Educação de Thái Nguyên (Tran Quang Hieu, Nguyen Thi Phuong e Tran Thi Thu) desenvolveram e testaram um sistema de correção assistido por IA que combina um formato de folha de resposta direta com reconhecimento ótico de carateres (OCR) da Mathpix para ler as respostas curtas manuscritas dos alunos.
Recorrendo a um modelo de desenvolvimento Borg & Gall em cinco fases — análise regulatória, desenvolvimento do sistema, validação por peritos, ensaios em duas fases e teste piloto — a equipa testou a ferramenta em 93 provas reais de alunos, alcançando 98,5% de precisão no reconhecimento de carateres e avaliações de satisfação de 4,0+ em 5 entre os avaliadores. O estudo foi publicado na revista arbitrada European Journal of Education Studies (Vol. 12, N.º 4, 2025).
O piloto é pequeno e ainda não foi adotado para a correção real do exame, que em 2026 foi realizado por mais de 1,2 milhões de alunos em mais de 2500 locais — o maior exame alguma vez organizado no Vietname. Separadamente, as autoridades nacionais identificaram a fraude assistida por IA (a par de câmaras escondidas, auriculares e substituição de identidade) como uma preocupação de segurança crescente, respondendo com coordenação policial, campanhas de sensibilização e pilotos de deteção técnica em locais de maior risco, em vez de um sistema próprio de correção ou integridade baseado em IA. A investigação sobre correção por OCR representa, assim, uma prova de conceito académica inicial e não escalada, e a sua amostra de 93 provas não deve ser lida como validada à escala do exame.
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