A Jisc conduziu um projeto-piloto nacional de um ano com ferramentas de IA para correção (Graide, Keath, TeacherMatic) em 38 institutos e universidades do Reino Unido, encontrando alívio real na carga de trabalho em avaliação formativa, mas preocupações persistentes quanto à supervisão humana e à confiança dos estudantes.
38 UK colleges and universities
Instituições no projeto-piloto (Sept 2025-Aug 2026)
14/21 colleges/universities
Instituições da coorte inicial (faculdades/universidades) (2025)
Detalhes
Maturidade
Piloto
Promotor
Jisc – National Centre for AI in Tertiary Education
Período
September 2025 – August 2026
Palavras-chave
higher education, further education, assessment technology, edtech
Contexto
O National Centre for AI in Tertiary Education da Jisc realizou um projeto-piloto de um ano (setembro de 2025-agosto de 2026) para testar se as ferramentas de correção e feedback baseadas em IA poderiam reduzir a carga de trabalho de avaliação sem comprometer a integridade académica, em 38 faculdades e universidades do Reino Unido.
Atividades
O piloto teve duas vertentes: três ferramentas educativas dedicadas (Graide, Keath, TeacherMatic) e assistentes de uso geral (ChatGPT, Gemini, Copilot). As instituições cocriaram um pacote partilhado de comunicação com estudantes e trocaram modelos de aprovação ética.
Resultados
A avaliação formativa e de baixo risco surgiu como o caso de uso mais eficaz e de menor risco; manter uma supervisão humana genuína revelou-se mais difícil do que esperado, com a correção em paralelo (IA e professor a corrigir lado a lado) identificada como a mitigação mais viável. As reações dos estudantes foram mistas, com preocupações reais sobre confiança e ética.
Conclusões
O próprio enquadramento da Jisc é cauteloso — "a IA não deve ser usada como solução universal" — e não foram publicados dados quantificados sobre resultados de aprendizagem ou horas de trabalho poupadas; a avaliação setorial não chega a afirmar um impacto comprovado.
Implementação
Custo indicativo
Médio (50 mil–500 mil €)
Tempo até resultados
Curto (< 1 ano)
Equipa e competências
Jisc National Centre for AI in Tertiary Education (coordinator), 38 participating college/university staff
Condições de sucesso
Parallel marking (AI and teacher marking side by side) as the main human-oversight mitigation
Shared student-communication pack and exchanged ethics-approval templates across institutions
Modos de falha comuns
No quantified learning-outcome or workload-hours data published
Mixed student trust in AI-marked assessment
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Fontes de dados
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