FeedbackWriter — Ensaio Aleatorizado sobre Feedback Mediado por IA para Assistentes de Ensino na Universidade de Michigan

Investigadores da Universidade de Michigan desenvolveram o FeedbackWriter, uma ferramenta que redige sugestões de feedback para assistentes de ensino (TAs) que corrigem ensaios de alunos, testada numa turma introdutória de economia com 354 alunos e 11 assistentes de ensino. O estudo foi financiado pela National Science Foundation dos EUA e apresentado na conferência ACM CHI 2026.

O ensaio procurou testar se o feedback redigido por IA, revisto e editável pelos assistentes de ensino antes de chegar aos alunos, poderia melhorar a qualidade das revisões de ensaios dos alunos em comparação com o feedback dado apenas pelos assistentes de ensino.

No ensaio controlado aleatorizado, os assistentes de ensino podiam aceitar, editar ou descartar o rascunho de feedback da IA para cada um dos dois trabalhos de ensaio com elevada exigência de conhecimento, antes de chegar aos alunos.

Os ensaios que receberam feedback mediado por IA resultaram em revisões de maior qualidade por parte dos alunos do que os ensaios que receberam apenas feedback dos assistentes de ensino, um efeito que os autores descrevem como aproximadamente equivalente a passar um aluno do percentil 50 para o percentil 70. Os assistentes de ensino concordaram com 88% dos julgamentos sugeridos pela IA e usaram-nos sem alterações, editando ou rejeitando os restantes 12%.

O estudo foi realizado numa única disciplina, numa única instituição, pelo que a sua generalização a outras disciplinas, dimensões de turma e instituições ainda não está estabelecida.