JAMB UTME 2025 — Fraude em Exames Potenciada por IA e os Limites dos Sistemas Biométricos de Integridade
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Para o exame de admissão de Seleção Independente de 2025, a Universidade IPB, em Bogor, implantou um sistema de supervisão assistido por IA com câmera dupla, chat em tempo real e detecção de anomalias nos registros de atividade para monitorar cerca de 3.600 candidatos, apoiado por 57 supervisores humanos e 27 técnicos — um modelo híbrido que a universidade ampliou para os exames de admissão de 2026.
A Universidade IPB (Institut Pertanian Bogor), a principal universidade agrícola da Indonésia, introduziu um sistema de supervisão de provas assistido por IA para seu exame de Seleção Independente de graduação (Seleksi Mandiri) em junho de 2025. Cerca de 3.600 candidatos fizeram a prova sob um esquema de câmera dupla — uma câmera frontal gravando o rosto de cada participante e uma câmera traseira registrando o ambiente ao redor — enquanto a plataforma registrava áudio, vídeo e dados de atividade para sinalizar padrões de comportamento incomuns, não humanos, para revisão.
O sistema não substituiu a supervisão humana: 57 supervisores (um para cada 75 participantes) e 27 técnicos de apoio monitoraram a prova junto com a IA, comunicando-se com os candidatos por meio de um recurso de chat integrado à plataforma, seguindo duas etapas pré-prova — verificação de aplicativos e hardware, e uma simulação do exame — para reduzir falhas técnicas no dia da prova. Autoridades da universidade, incluindo a diretora de seleção, Dra. Utami Dyah Syafitri, e o decano Apriana Ramadhan, apresentaram o sistema tanto como medida de mitigação de fraude quanto como demonstração das ambições da universidade em tecnologia educacional.
A IPB ampliou novamente a supervisão para o ciclo do exame nacional de admissão UTBK em abril de 2026, reforçando ainda mais os procedimentos de monitoramento. Os próprios comunicados da universidade documentam em detalhe o desenho e a equipe do sistema, mas não publicam números sobre incidentes de fraude detectados, taxas de falsos positivos ou comparação com os resultados de supervisão anteriores à IA, de modo que a evidência disponível até agora descreve a implementação, não o impacto medido sobre a integridade ou a aprendizagem.
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