Mapeamento da EVA sobre a prática de avaliação no ensino secundário dinamarquês — como 12 liceus avaliam trabalhos na era da IA generativa

Em março de 2025, o Instituto Dinamarquês de Avaliação (EVA), a pedido da Agência Dinamarquesa para a Educação e a Qualidade (STUK), publicou um mapeamento da prática de avaliação no ensino secundário (stx, hhx, htx, hf) à luz da IA generativa. Como a IA generativa é, em geral, proibida nos exames dos liceus, pouco se sabe sobre como avaliar trabalhos em que é usada; por isso o mapeamento baseia-se em entrevistas com dirigentes e professores de 12 liceus escolhidos pelo seu foco na integração da IA generativa, entrevistas com representantes de 7 universidades, uma revisão da literatura dinamarquesa e internacional e um grupo de aconselhamento de três peritos.
O relatório conclui que a IA generativa desafia sobretudo a avaliação da proficiência autónoma dos alunos em trabalhos escritos. Os professores gastam muito tempo e energia a verificar fraudes e referem que alunos diligentes podem até inserir erros de propósito por receio de serem acusados injustamente. A revisão da literatura acrescenta que os avaliadores podem classificar com mais severidade quando apenas suspeitam do uso de IA.
Os professores respondem reforçando técnicas conhecidas: (1) exercícios sem apoios, para avaliar a proficiência básica; (2) foco no processo de trabalho em projetos e tarefas abertas, incluindo metacompetências como o pensamento crítico e a reflexão; (3) apresentações ou defesas orais com base no trabalho escrito; e (4) atenção à interação dos alunos com a IA, por exemplo anexando os prompts e uma reflexão sobre a sua utilização. Para os exames, o relatório aponta dois caminhos: provas escritas presenciais com componentes sem apoios e formatos escritos com defesa oral em que os meios digitais são permitidos. Sublinha ainda que os professores precisam de competência para ensinar a utilização da IA que apoia a aprendizagem e para a ter em conta na classificação.
Trata-se de um mapeamento qualitativo, não de uma avaliação de impacto: não apresenta resultados de aprendizagem e a amostra foi escolhida intencionalmente entre escolas já envolvidas com a IA generativa, pelo que as conclusões podem não ser generalizáveis a todos os liceus.