Falha de IA na correção do MCAS atribui notas erradas a 1.400 redações de alunos no Massachusetts — um caso de alerta na avaliação automatizada

Durante a aplicação do MCAS (Massachusetts Comprehensive Assessment System) de 2025, uma ferramenta de correção automática por IA — usada para avaliar perguntas de resposta aberta, com cerca de 10% das redações corrigidas por IA normalmente reverificadas por avaliadores humanos — apresentou uma falha temporária de pontuação.
Uma professora da Reilly Elementary School, em Lowell, notou uma discrepância entre a redação de um aluno e a nota atribuída, alertando responsáveis da escola e do distrito em meados de julho de 2025. O Departamento de Educação Primária e Secundária de Massachusetts (DESE) apurou depois que cerca de 1.400 das 750.000 redações do MCAS do estado tinham sido mal avaliadas, com algumas respostas classificadas erradamente com '0' quando deveriam ter obtido até 6 pontos numa escala de 1 a 7.
Distritos em todo o estado foram afetados, incluindo Attleboro, Fall River, New Bedford e Taunton, no condado de Bristol; o DESE relatou que perto de 200 escolas em cerca de 145 distritos foram atingidas pelo erro, embora o impacto médio tenha sido de apenas um ou dois alunos mal avaliados por distrito afetado. Todas as redações sinalizadas foram reavaliadas e todos os distritos afetados foram notificados, com resultados corrigidos divulgados até agosto de 2025.
Este caso é aqui incluído como exemplo de alerta: mostra tanto o risco da avaliação automatizada à escala estadual como o valor da supervisão humana — o erro foi detetado por uma professora, e não pelo próprio sistema de IA — e ilustra uma resposta pós-incidente comparativamente transparente por parte da agência estadual de educação.