TeachFX — Treinador de Feedback com IA para o Ensino: Ensaio Aleatorizado no Utah e Expansão em Ogden City Schools

A TeachFX é uma plataforma de inteligência artificial baseada apenas em áudio que grava as aulas e analisa os padrões de fala dos professores, fornecendo depois feedback automático e centrado na privacidade, por email, sobre métricas como o rácio de fala, o tempo de espera e, sobretudo, o uso de 'perguntas de aprofundamento': questões abertas que levam os alunos a explicar e refletir sobre o seu raciocínio.
Entre outubro de 2022 e março de 2023, um ensaio aleatorizado controlado e pré-registado, realizado em parceria com o Estado do Utah e a TeachFX, testou este feedback automático com 224 professores de matemática e ciências do Utah. Os professores abriram os emails de feedback entre 53% e 65% das vezes, e o grupo experimental colocou mais 4,61 perguntas de aprofundamento por hora do que o grupo de controlo — um aumento estatisticamente significativo de 20% (p<0,01). O estudo, liderado por Dorottya Demszky, de Stanford, com Jing Liu, Heather Hill, Shyamoli Sanghi e Ariel Chung, foi publicado na revista Computers & Education em 2024.
Com base nesta evidência, o Conselho de Educação do Distrito Escolar de Ogden City votou, a 17 de abril de 2026, a aprovação de um projeto-piloto de três anos e 216 mil dólares, levando a TeachFX a quatro escolas, com licenças ilimitadas, participação voluntária dos professores, workshops de integração e uma alteração ao tratamento de dados exigida antes do lançamento. Os responsáveis do distrito descrevem-na como dar aos professores 'um treinador numa aplicação'; o distrito comprometeu-se a reportar métricas de utilização e resultados ao conselho durante e após o piloto, mas, até à data, não foram publicados dados de resultados específicos de Ogden.