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Boa prática Importada

ICFES reduz o tempo de correção do exame nacional em 91,6% com codificação assistida por IA da AWS/Blend

Colômbia · Bogota · Ver o perfil de Colômbia

O organismo nacional de exames da Colômbia, o ICFES, trabalhando com a AWS e a Blend desde 2022, automatizou a codificação de respostas abertas dos exames Saber - reduzindo o tempo de correção em 91,6% e o tempo de entrega de resultados em cerca de 50% - e usou o Amazon Rekognition para verificar identidades e fiscalizar mais de 383.000 provas virtuais do Saber Pro.

ICFES reduz o tempo de correção do exame nacional em 91,6% com codificação assistida por IA da AWS/Blend

Detalhes

Promotor
Instituto Colombiano para la Evaluacion de la Educacion (ICFES)
Período
2017-2025 (AWS partnership since 2017; AI-grading transformation since 2022, announced Sept 2025)
Palavras-chave
national examinations, automated grading, virtual proctoring, public-sector AI

Descrição

O Instituto Colombiano para a Avaliação da Educação (ICFES), o organismo nacional de exames padronizados da Colômbia, anunciou em 4 de setembro de 2025 uma transformação tecnológica do seu sistema de avaliação, construída com a AWS, sua parceira de nuvem desde 2017, e a Blend, uma fornecedora de IA e ciência de dados. O elemento central é um acelerador de IA que codifica automaticamente as respostas abertas dos exames Saber 11, Saber Pro e TyT Saber Pro, o que, segundo o ICFES e a Blend, reduz o tempo de correção em 91,6% e o tempo de entrega de resultados em cerca de 50%.

Durante a pandemia de COVID-19, o ICFES utilizou a análise de imagem e vídeo do Amazon Rekognition para verificar a identidade dos candidatos e fiscalizar exames à distância, processando mais de 383.547 provas virtuais do TyT Saber Pro. O sistema também executa algoritmos de geolocalização que atribuem aos candidatos o local de exame mais próximo, tendo em conta barreiras geográficas como rios, e armazena os dados dos exames num 'Data Lake', juntamente com geradores de relatórios por IA generativa destinados a dar às escolas e aos decisores políticos resultados mais rápidos e personalizados.

A diretora do ICFES, Elizabeth Blandón Bermúdez, afirmou que o objetivo era "reduzir tempos, otimizar recursos e oferecer aos estudantes... ferramentas mais fiáveis," sublinhando ao mesmo tempo uma "componente humana e colaborativa" a par da automação; o líder regional da Blend, Andrés Barrantes, e Karla Wong, da AWS, foram citados a descrever a parceria como IA do setor público com "impacto real."

Os números citados (91,6% e 383.547) provêm dos anúncios das próprias empresas implementadoras e do ICFES, e não de uma auditoria independente; nem o anúncio de setembro de 2025 nem a cobertura jornalística da altura descrevem uma etapa de revisão humana para a própria codificação automática das respostas abertas, apenas para a verificação de identidade e a fiscalização - uma lacuna importante dada a escala e os elevados riscos de um exame nacional de acesso e conclusão universitária.

Implementação

Os detalhes de implementação (custo, prazo, equipa, condições de sucesso) ainda não estão disponíveis para esta prática.

Implementa esta prática? Reivindique-a — implementadores verificados obtêm um contacto público na página e podem propor correções.

Fontes de dados

De onde foi obtida a informação desta prática, e quando.

Anexos

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