Perante taxas de fraude por IA de 15–20% em trabalhos de casa, uma escola neozelandesa voltou a avaliações manuscritas e supervisionadas; a deteção terá caído para ~5%. A NZQA proibiu a IA generativa em exames, alertando que os detetores de IA "não funcionam" bem.
15-20 %
Taxa de utilização indevida de IA detetada numa escola antes da mudança de formato (2023-2024)
~5 %
Taxa de utilização indevida de IA detetada na mesma escola após o regresso à avaliação manuscrita e supervisionada (2024)
19 standards
Padrões do NCEA de Nível 1 em que os relatórios escritos deixaram de ser o método de avaliação externa a partir de 2025 (from 2025)
Details
Maturity
Established
Promoter
New Zealand Qualifications Authority (NZQA) / Ministry of Education
Period
2023–ongoing (Level 1 assessment-method change from 2025)
Keywords
academic integrity, assessment policy, national qualifications, AI-detection scepticism, secondary education
Context
Desde 2023, com atualizações até 2025, a Autoridade de Qualificações da Nova Zelândia (NZQA) e o Ministério da Educação emitiram orientações nacionais que proíbem chatbots, IA generativa e ferramentas de paráfrase na avaliação externa do NCEA, pelo que os candidatos não podem submeter material gerado por IA como sendo trabalho próprio. As escolas com estatuto de "consentimento para avaliar" devem adotar a sua própria política de autenticidade para a avaliação interna, especificando o uso aceitável de IA. As orientações alertam explicitamente que o software de deteção de IA não deve ser a única base de decisão, devido a falsos positivos, e apontam antes os professores para estratégias de autenticação baseadas em conhecerem o trabalho dos seus próprios alunos.
Objectives
A política visa preservar a autenticidade da avaliação do NCEA à medida que as ferramentas de IA generativa se tornam generalizadas, sem depender excessivamente de software de deteção de IA pouco fiável. Promove estratégias concretas de autenticação para os professores, incluindo pontos de controlo intercalares, referenciação de fontes, questionamento de acompanhamento, comparação com trabalhos anteriores do aluno e atenção a anomalias estilísticas.
Activities
Reportagens da RNZ em 2024 descreveram escolas individuais — incluindo o Saint Patrick's College Wellington, o Onslow College e o Westlake Girls' High School — que responderam a casos detetados de uso de IA para copiar em trabalhos para casa, voltando a formatos manuscritos e supervisionados. A nível nacional, o Ministério e a NZQA decidiram que os relatórios escritos deixariam de ser o método de avaliação externa para 19 padrões do NCEA de Nível 1 a partir de 2025, citando tanto a sobrecarga administrativa como preocupações de autenticidade.
Results
Numa escola citada na investigação da RNZ, 15-20% dos alunos foram identificados como tendo usado IA para copiar em avaliações iniciais para casa; depois de a escola voltar a formatos manuscritos e supervisionados, a deteção de uso indevido de IA terá caído para cerca de 5%. Os professores descreveram a mudança como tendo tornado a avaliação baseada em ensaios "muito complicada", com um deles a notar que a escola "voltou à escrita à mão para muitas avaliações".
Conclusions
A própria descrição da prática adverte que estes números provêm de escolas individuais citadas numa única investigação jornalística, e não de um estudo nacional controlado, e refletem casos detetados ou autorreportados, não uma avaliação causal rigorosa. Nota ainda que a mudança para avaliação manuscrita e supervisionada acarreta custos reconhecidos em sala de aula, e que não foram encontradas disposições específicas de equidade nas orientações publicadas para alunos que dependem de tecnologia assistiva ou de tradução.
Implementation
Indicative cost
Low (< €50k)
Time to results
Long (> 3 years)
Staffing & skills
NZQA and Ministry of Education policy staff issuing and updating national guidance, School-level teachers implementing authentication strategies (milestone check-ins, source referencing, stylistic review), Schools holding 'consent to assess' status responsible for authoring and applying their own AI-authenticity policy
Conditions for success
Schools must hold 'consent to assess' and adopt a documented AI-authenticity policy for internal assessment
Teachers need to know their students' typical work well enough to spot stylistic anomalies rather than relying solely on AI-detection software
National guidance explicitly discourages reliance on AI detectors alone, given acknowledged false-positive risk
Common failure modes
Over-reliance on unreliable AI-detection software producing false positives
Increased teacher workload from hand-written/supervised assessment and follow-up questioning
No equity-specific provisions identified for students who rely on assistive or translation technology
Where it fits
Governance type
national
Scale
national (NCEA, all secondary schools)
Income level
high-income
Data sources
Where this practice's information was retrieved from, and when.
The Caribbean Examinations Council published binding, region-wide standards governing AI use in CSEC, CAPE and CCSLC school-based assessments across its …
The University of Latvia's Senate approved a binding AI-use regulation, effective 16 March 2026, built on integrity, transparency, responsibility and …