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.
98.5 %
Precisão no reconhecimento de carateres (2025 pilot)
93 answer papers
Dimensão da amostra do piloto (2025 pilot)
4.0+ out of 5
Classificação de satisfação entre os avaliadores (2025 pilot)
Detalhes
Maturidade
Piloto
Promotor
Thái Nguyên University of Education
Período
2025 pilot study; exam administered nationally each June (1.2m+ candidates in 2026)
Palavras-chave
exam grading, OCR, national assessment, education measurement
Contexto
Na sequência da reestruturação, em 2025, do Exame Nacional de Conclusão do Ensino Secundário do Vietname, que passou a incluir formatos de escolha múltipla, verdadeiro/falso e resposta curta, investigadores da Universidade de Educação de Thai Nguyen desenvolveram um sistema de correção assistido por IA que combina uma folha de respostas de formato direto com o reconhecimento ótico de caracteres (OCR) Mathpix para ler as respostas curtas manuscritas dos alunos.
Resultados
Utilizando um modelo de desenvolvimento Borg & Gall em cinco etapas (análise regulatória, desenvolvimento do sistema, validação por especialistas, 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 classificações de satisfação do utilizador de 4,0+ em 5 entre os avaliadores. O estudo foi publicado na revista com revisão por pares European Journal of Education Studies (Vol. 12, N.º 4, 2025).
Conclusões
O piloto é reduzido e ainda não foi adotado para a correção em tempo real do exame, que em 2026 foi realizado por mais de 1,2 milhões de alunos em mais de 2.500 locais de exame, pelo que a amostra de 93 provas não deve ser interpretada como validada à escala do exame. Separadamente, as autoridades nacionais têm combatido a fraude em exames assistida por IA através de coordenação policial e projetos-piloto de deteção, e não através deste ou de qualquer outro sistema de correção baseado em IA.
Implementação
Custo indicativo
Baixo (< 50 mil €) — Small-scale academic pilot using off-the-shelf Mathpix OCR; no national procurement or infrastructure cost reported.
Tempo até resultados
Curto (< 1 ano) — Single 2025 pilot study cycle; no scheduled exam-scale deployment.
Equipa e competências
Research team at Thai Nguyen University of Education (Tran Quang Hieu, Nguyen Thi Phuong, Tran Thi Thu)
Condições de sucesso
Five-stage Borg & Gall development model (regulatory analysis, system development, expert validation, dual-phase trials, pilot testing)
Use of Mathpix OCR combined with a direct-answer sheet format for handwritten short answers
Modos de falha comuns
Piloted on only 93 papers, far below the 1.2 million+ student scale of the actual national exam
Not yet adopted for live exam grading, so exam-scale reliability is unproven
Onde se enquadra
Tipo de governação
academic research pilot (university-led)
Escala
small pilot (93 papers)
Nível de rendimento
lower-middle-income
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Fontes de dados
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