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Boa prática Importada

SARA — Avaliação de Leitura Assistida por IA para Escolas Primárias em Santo Domingo, República Dominicana

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Evidência: Observacional / pré-pós Top 46% 53/100 · Pergunte a Evidence Copilot sobre esta prática

SARA combina uma bateria de leitura validada com pontuação automatizada por IA num tablet. Validada em 1.860 alunos de Santo Domingo, a IA igualou avaliadores humanos com 92% de precisão e revelou uma grande disparidade público-privada. Ainda não replicado.

1860 students
Alunos na amostra de validação (grades 2–6)
34 schools
Escolas na amostra de validação
91,97 %
Precisão da correção por IA face a avaliadores humanos
33,7 out of 100
Pontuação de compreensão da leitura do 2.º ano, escolas públicas
55,9 out of 100
Pontuação de compreensão da leitura do 2.º ano, escolas privadas
364,000+ students across 378 schools
Alcance do Proyecto Leer da USAID (programa relacionado) (2015–2023)
SARA — Avaliação de Leitura Assistida por IA para Escolas Primárias em Santo Domingo, República Dominicana

Detalhes

Maturidade
Piloto
Promotor
Instituto de Investigación en Neurociencias Aplicadas (IINA), Universidad Iberoamericana (UNIBE)
Período
2022-2026
Palavras-chave
education, assessment technology, literacy, neuroscience research

Contexto

A proficiência em leitura é uma crise persistente na República Dominicana: avaliações nacionais e internacionais constatam repetidamente que a maioria dos alunos do ensino primário e secundário está abaixo dos níveis mínimos de leitura. Avaliações de leitura em língua espanhola, estandardizadas e validadas psicometricamente, que não exijam examinadores treinados (um recurso escasso), são raras na região — uma lacuna sublinhada pelo próprio programa de literacia 'Proyecto Leer' da USAID, de 24 milhões de dólares (2015-2023, abrangendo mais de 364.000 alunos em 378 escolas), que a UNIBE ajudou a implementar.

Objetivos

Investigadores do Instituto de Investigación en Neurociencias Aplicadas (IINA) da Universidad Iberoamericana (UNIBE) desenvolveram a SARA (Self-Applied Reading Assessment): uma ferramenta baseada em tablet que combina a bateria de leitura ECLEC, já validada, com uma correção automatizada por IA das respostas orais gravadas dos alunos, permitindo que as crianças realizem os seis subtestes com supervisão mínima de um adulto.

Atividades

A SARA foi validada com 1.860 alunos dos 2.º ao 6.º anos (entre 340 e 406 por ano; 50,3% raparigas) em 34 escolas públicas e privadas de Santo Domingo (regiões educativas 10 e 15), ao abrigo de um protocolo de comité de ética aprovado (CEI2022-20).

Resultados

A consistência interna foi elevada para os subtestes de descodificação (alfa de Cronbach de 0,86-0,97) e para a compreensão da leitura (0,76-0,88), embora mais fraca para a compreensão oral (0,60-0,71). Face à bateria de referência PROLEC-R, a validade convergente foi boa a excelente (r=0,79-0,93), exceto na compreensão oral (r=0,38). O motor de correção por IA correspondeu aos avaliadores humanos independentes com uma precisão global de 91,97% (precisão 0,96, sensibilidade 0,945), embora a concordância variasse consoante o subteste (73%-95%). A SARA revelou também uma disparidade grande e estatisticamente significativa (p<0,05) entre escolas públicas e privadas: na compreensão da leitura do 2.º ano, os alunos de escolas públicas obtiveram em média 33,7 em 100, contra 55,9 nos alunos de escolas privadas — uma disparidade que diminuiu mas persistiu até ao 6.º ano.

Conclusões

A ferramenta ainda não foi replicada de forma independente fora da instituição que a desenvolveu, e mesmo o padrão de avaliadores humanos com que foi validada apresentou apenas uma concordância moderada (kappa de Cohen 0,55) em alguns subtestes, pelo que subsiste alguma incerteza residual na correção.

Implementação

Custo indicativo
Baixo (< 50 mil €)
Tempo até resultados
Médio (1–3 anos)
Equipa e competências
IINA researchers at Universidad Iberoamericana (UNIBE), IRB ethics oversight (protocol CEI2022-20)

Condições de sucesso

  • Tablet-based, minimal-supervision administration format
  • Use of an existing validated reading battery (ECLEC) as the assessment backbone
  • AI scoring engine benchmarked against independent human raters
  • Gender-balanced, public/private school sampling for validity

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Fontes de dados

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

Anexos

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