Órgão de Estudantes de Inglaterra defende avaliações sem IA para proteger os diplomas

Em 11 de novembro de 2026, o Office for Students de Inglaterra afirmou que as universidades devem garantir que as avaliações meçam o que os estudantes sabem e são capazes de fazer, recorrendo muitas vezes a formatos seguros, sem IA. Alertou que muitas tarefas não supervisionadas podem ser concluídas com um elevado padrão de qualidade com o auxílio da IA, exigindo, ao mesmo tempo, pouco envolvimento dos estudantes.

A par de um relatório de investigação conjunto com a Advance HE, o OfS publicou orientações para universidades e estabelecimentos de ensino superior sobre a aplicação das condições de qualidade existentes à IA, em vez de criar uma nova condição de registo específica para a IA. Essas condições incluem requisitos relativos a cursos atualizados e competências relevantes, apoio suficiente aos estudantes e diplomas credíveis, baseados em avaliações válidas e fiáveis. As instituições que não cumprirem esses requisitos podem estar sujeitas a condições específicas de registo, sanções pecuniárias ou à suspensão do acesso ao financiamento do apoio aos estudantes ou ao financiamento de subsídios do OfS.

Josh Fleming, diretor de estratégia e execução do OfS, descreveu a IA tanto como uma oportunidade como um «risco geracional para o sistema tal como existe, que ameaça comprometer a aprendizagem dos estudantes e a capacidade das instituições para os avaliar». Defendeu uma utilização muito mais ampla de avaliações sem IA.

Dados de estudantes e profissionais

O relatório completo baseia-se numa investigação realizada entre junho e setembro de 2026, com 244 profissionais do ensino superior e 91 estudantes ou representantes estudantis de, pelo menos, 127 instituições. Os dados foram recolhidos em eventos presenciais, por meio de 64 respostas a perguntas disponibilizadas online e de 22 entrevistas. Os participantes escolheram participar por iniciativa própria e podem não ser representativos da população estudantil e dos profissionais em geral.

Os estudantes disseram aos investigadores que, por vezes, colegas concluíam avaliações com modelos de linguagem de grande dimensão em apenas alguns minutos e obtinham notas semelhantes às alcançadas sem ajuda. Alguns afirmaram que esses colegas não conseguiam recordar detalhes básicos dos trabalhos entregues. Os profissionais relataram um elevado volume de trabalhos com o mesmo estilo e as mesmas referências, e identificaram os ensaios entregues à distância como particularmente vulneráveis.

O relatório conclui que os avaliadores humanos não conseguem identificar de forma fiável textos gerados por IA e que as ferramentas de deteção não identificam sistematicamente a utilização de IA. Por conseguinte, declarações sobre as políticas e processos retroativos por má conduta não podem substituir uma conceção estruturalmente sólida das avaliações. Os resultados dos detetores devem constituir, no máximo, apenas uma parte das provas num processo justo, e uma suspeita sem provas sólidas não deve justificar uma nota mais baixa.

Avaliações seguras na prática

As orientações definem uma avaliação segura como um formato concebido para impedir a utilização da IA, incluindo exames presenciais, apresentações, exames orais, atuações e tarefas práticas ou aplicadas. Quando a IA é permitida, os estudantes têm, ainda assim, de demonstrar que alcançaram os resultados de aprendizagem pretendidos, que podem incluir a utilização eficaz da IA. Uma avaliação deve ser substituída se puder ser concluída com IA sem exigir os conhecimentos ou as competências que se destina a avaliar.

Um estudo de caso ilustra esta opção de conceção. A University of Bath adotou um modelo de duas vias em setembro de 2026, depois de concluir que a categoria intermédia do seu anterior sistema de semáforo, que permitia usos específicos da IA, não podia ser fiscalizada de forma fiável e equitativa. As avaliações da via fechada impedem o acesso à IA; as da via aberta permitem a sua utilização e devem ser concebidas partindo desse pressuposto. Ambas as vias têm de avaliar os resultados de aprendizagem pretendidos.

As avaliações seguras também têm custos. Os participantes referiram os recursos necessários para exames e provas orais, a preocupação de que os exames sem consulta possam não refletir a prática profissional e a possibilidade de alguns formatos colocarem estudantes com deficiência em desvantagem. As instituições mantêm o dever legal de não discriminar e podem ter de adotar adaptações razoáveis, incluindo alterações aos métodos de avaliação, garantindo, ao mesmo tempo, que essas adaptações não criem uma vantagem injusta.

Competências em IA e acessibilidade

O relatório não recomenda eliminar a IA do ensino. Os estudantes utilizam-na para explicar conceitos difíceis, resumir documentos, gerar perguntas para praticar e rever conteúdos, o que pode beneficiar estudantes com deficiência ou neurodivergentes e aqueles cuja primeira língua não é o inglês. O relatório distingue essas atividades da delegação de tarefas cognitivas, em que a IA substitui a leitura, a investigação, a resolução de problemas ou outros trabalhos exigentes, podendo contornar o esforço produtivo necessário para desenvolver conhecimentos e competências.

Muitos estudantes consideram importante dominar a IA para conseguir emprego e querem mais formação específica por área de estudo, mas a oferta é desigual e a formação dos profissionais é frequentemente voluntária e tem pouca adesão. As orientações do OfS apelam a regras claras sobre os usos permitidos da IA, à supervisão dos materiais didáticos e do feedback gerados por IA e a medidas para atenuar as desigualdades decorrentes do acesso desigual a ferramentas pagas e à formação. Relativamente poucas instituições participantes tinham integrado estratégias de IA à escala de toda a instituição.

O OfS planeja realizar novas pesquisas estruturadas sobre a dimensão e a natureza dessa mudança, enquanto a Advance HE lançará, no início de 2027, uma Change Academy voltada para a IA para as instituições associadas. Para as instituições, a questão imediata de conformidade é saber se uma qualificação ainda demonstra o que o estudante sabe e é capaz de fazer quando a assistência da IA pode ser indetectável. A mesma resposta regulatória também exige competências relevantes em IA e design acessível, tornando a segurança das avaliações uma das formas de proteger o valor dos diplomas, juntamente com o ensino e o apoio aos estudantes.