Durante décadas, a avaliação educacional funcionou mais como um exame post-mortem do que como uma ferramenta de crescimento. Os testes tradicionais fornecem um instantâneo estático das habilidades de um aluno – tarde demais para ajudá-los a melhorar. Em vez de orientar o aprendizado, esses testes muitas vezes simplesmente classificam os alunos, não conseguindo diagnosticar como eles aprendem e amadurecem. No entanto, a ascensão da inteligência artificial (IA) pode estar a alterar esta dinâmica, aproximando-nos de uma visão de avaliação que cultiva ativamente o potencial humano.
A mudança histórica: da classificação ao cultivo
As limitações dos testes convencionais foram reconhecidas há muito tempo. Já na década de 1950, o psicólogo educacional Edmund W. Gordon, trabalhando com Else Haeussermann, observou que as crianças rotuladas como “não educáveis” prosperavam quando recebiam apoio personalizado e não testes padronizados. A abordagem de Haeussermann centrou-se na identificação de condições para o sucesso em vez de apenas diagnosticar défices. Esta visão fundamental – de que a avaliação deve revelar o potencial em vez de simplesmente medir o que existe – está agora a ser revista através da lente da IA.
Da verificação da luz do motor à navegação GPS
A Comissão Gordon sobre o Futuro da Avaliação (2013) argumentou que os testes padronizados tradicionais criam uma lacuna artificial entre o teste e o ensino. Os sistemas atuais agem como uma luz de “verificação do mecanismo” – alertando sobre um problema muito depois de ele ter ocorrido. O que é necessário é um “painel GPS” em tempo real que oriente o aprendizado, e não apenas relate os resultados. Isso significa ir além da simples medição para compreender por que um aluno tem dificuldades e quais intervenções podem ajudar.
Pedagogia Dinâmica: A Abordagem Integrada
A chave é passar da avaliação de resultados para apoiar processos. Em vez de simplesmente medir uma planta para avaliar a sua saúde, medimos as suas necessidades (água, luz solar, solo) para ajudá-la a crescer. Este princípio traduz-se diretamente na educação, através de estratégias como a pedagogia dinâmica – onde a avaliação, o currículo e a instrução funcionam em conjunto de forma integrada. Plataformas de aprendizagem baseadas em IA, como Khanmigo, e sistemas baseados em jogos, já demonstram esse potencial, fornecendo feedback em tempo real e desafios personalizados.
Variação Humana: Uma Força, Não um Ruído
Os testes tradicionais muitas vezes não conseguem levar em conta a riqueza das diferenças humanas. Fatores como antecedentes culturais, motivação e estilo cognitivo são tratados como “ruído” a ser minimizado, em vez de ativos a serem aproveitados. A pergunta não deveria ser “Quão inteligente é esse aluno?” mas “Como é que este aluno é inteligente?” Abraçar esta diversidade é crucial para uma aprendizagem personalizada.
A Troika Pedagógica: Avaliação, Ensino e Aprendizagem
O recentemente lançado Manual para Avaliação ao Serviço da Aprendizagem (2025) solidifica esta visão através da metáfora de um banco de três pernas: Avaliação, Ensino e Aprendizagem. A remoção de qualquer perna desestabiliza toda a estrutura. Sem feedback e insights (avaliação), o aprendizado é prejudicado.
O imperativo da IA: dimensionando a aprendizagem personalizada
Embora o custo tenha historicamente limitado a educação personalizada, a IA agora permite análises pedagógicas em grande escala. A IA pode alimentar um “GPS” de aprendizagem, fornecendo orientação passo a passo em vez de um “veredicto” final. Esta tecnologia não é apenas desejável – é cada vez mais prática. O futuro da educação depende de abraçar esta mudança.
A integração da IA na avaliação não é apenas uma atualização tecnológica; é uma reorientação fundamental de como entendemos a aprendizagem em si. Ao priorizar o insight em vez da classificação e o crescimento em vez do julgamento, podemos desbloquear todo o potencial de cada aluno.
