Da Engenharia à Saúde: o que 800 mil avaliações revelam sobre o uso da IA na prática pedagógica

A aplicação da inteligência artificial como ferramenta auxiliar do corpo docente no processo avaliativo já atravessa diferentes áreas do conhecimento. Na Kaneta, essa experiência vai da Gestão às Engenharias, passa pelas Ciências Sociais e chega às diferentes áreas da Saúde.

Ao final de setembro, a plataforma alcançou a marca de quase 800 mil avaliações corrigidas com apoio de inteligência artificial, distribuídas por mais de 24 mil registros de disciplinas e ofertas. Mais do que um indicador de escala, esses números começam a revelar algo que considero ainda mais relevante: a capacidade de aplicar o poder de inferência dos modelos de linguagem em contextos pedagógicos muito diferentes.

O modelo de linguagem precisa compreender o contexto pedagógico

Um modelo de linguagem, isoladamente, não conhece a metodologia de avaliação adotada por uma instituição, por um curso ou por um professor. Ele possui capacidade de inferência, mas essa capacidade precisa ser colocada dentro de um contexto pedagógico e governada.

A Kaneta foi estruturada justamente para fazer essa mediação. Entre a atividade acadêmica e o modelo de linguagem existe uma camada de governança composta por regras, critérios e informações de contexto. Essa camada funciona como um mecanismo de interpretação e tradução do contexto pedagógico para a IA.

Isso significa que, ao receber uma solicitação de avaliação, a plataforma não trata da mesma maneira uma atividade de Engenharia, uma avaliação de Pedagogia ou uma produção acadêmica da área da Saúde. O enunciado, os critérios, as regras pedagógicas e o contexto da atividade são utilizados para orientar a inferência do modelo.

É essa capacidade de contextualização que permite utilizar uma mesma infraestrutura de inteligência artificial em áreas do conhecimento com linguagens, conceitos, objetos e critérios avaliativos bastante diferentes.

Uma experiência que atravessa grandes áreas do conhecimento

Depois de quase 800 mil avaliações, já é possível observar essa diversidade de maneira concreta. As correções realizadas com apoio da Kaneta estão distribuídas entre diferentes macroáreas, incluindo Ciências Sociais Aplicadas, Ciências Humanas e Educação, Ciências da Saúde, Ciências Exatas, Ciências Biológicas, Engenharias, Tecnologia e Linguagens.

A distribuição é importante porque mostra que a escala alcançada não resulta da repetição de um único contexto avaliativo. Ela é construída a partir de milhares de ofertas e experiências pedagógicas distintas.

Isso coloca um desafio importante para qualquer aplicação de IA na educação: quanto maior a diversidade de áreas, maior a necessidade de contextualização e governança.

Da macroárea para a realidade de cada área de conhecimento

Quando abrimos essas grandes áreas, a heterogeneidade se torna ainda mais evidente.

Encontramos volumes relevantes de avaliações em Administração e Gestão, Pedagogia e Educação, Direito, Matemática e Estatística, Farmácia, Psicologia, Ciências Biológicas, Enfermagem, Odontologia, Engenharia, Medicina, Nutrição, Química, História, Física, Fisioterapia, Ciências Contábeis, Tecnologia e Computação, Linguagens, Geografia e Arquitetura e Urbanismo, entre outras áreas.

Dentro dessas áreas existe ainda outra camada de diversidade: disciplinas, conteúdos, metodologias e objetivos de aprendizagem diferentes.

Em um LMS, seja Moodle ou outro ambiente integrado à plataforma, quando uma atividade avaliativa, de estudo, reforço ou aprendizagem formativa é habilitada para correção com IA, o processo precisa considerar as especificidades daquele contexto.

É nesse ponto que a governança deixa de ser uma camada abstrata e passa a fazer parte da prática pedagógica. As regras associadas à atividade orientam o modelo para que sua capacidade de inferência seja aplicada de acordo com a metodologia, os critérios e os objetivos definidos para aquele processo de ensino e aprendizagem.

IA como uma nova alavanca para o corpo docente

A heterogeneidade das áreas, dos conteúdos e dos níveis de oferta presentes nessa experiência mostra que a discussão sobre inteligência artificial na educação precisa avançar para além da escolha de um modelo de linguagem.

O ponto central passa a ser como governar a capacidade de inferência desses modelos para colocá-la a serviço da prática pedagógica.

Uma solução de governança como a Kaneta permite transformar essa capacidade computacional em uma ferramenta que trabalha dentro de metodologias pedagógicas definidas, ampliando a capacidade do professor de acompanhar atividades, produzir feedback e apoiar processos formativos e avaliativos.

Não se trata de substituir a metodologia docente pelo modelo de linguagem. O movimento é o contrário: fazer com que o modelo opere dentro da metodologia pedagógica.

Depois de quase 800 mil avaliações, a diversidade encontrada nos dados reforça essa perspectiva. O poder de inferência começa a se consolidar como mais uma ferramenta disponível ao corpo docente e como uma nova alavanca para ampliar sua atuação no processo de ensino e aprendizagem.

Leve o poder de inferência para a sua prática pedagógica

Se sua instituição ainda não experimentou o uso do poder de inferência dos modelos de linguagem na prática pedagógica, existem diferentes caminhos para começar.

Ele pode ser utilizado em simulados, atividades de estudo e reforço, avaliações formativas, produção de feedback ou como copiloto do professor no processo avaliativo, sempre dentro das regras e dos critérios pedagógicos definidos pela instituição e pelo corpo docente.

A equipe da Badiu está pronta para compartilhar a experiência acumulada com a Kaneta e apoiar instituições interessadas em integrar inteligência artificial aos seus fluxos de ensino e avaliação.

Mais do que incorporar IA à educação, o desafio é colocar o poder de inferência para trabalhar dentro da prática pedagógica.