
O Prof. Dr. Bang Tien Long discursa na conferência - Foto: NGUYEN BAO
No dia 16 de outubro, o Centro de Avaliação da Qualidade da Educação da Associação de Universidades e Faculdades do Vietnã realizou uma cerimônia para comemorar seu 10º aniversário e um workshop sobre "Tendências na avaliação da qualidade da educação para o período de 2026 a 2030 com o auxílio da inteligência artificial".
Quando as máquinas respondem melhor que os alunos
Ao compartilhar sua experiência na conferência, o professor Dang Ung Van contou a história de "quando as máquinas responderam melhor do que os alunos" em uma aula no Vietnã Central.
Quando um professor de filosofia pediu aos alunos que escrevessem uma redação sobre autenticidade na era digital, um aluno entregou um texto com uma fluência "incomum", com um vocabulário rico, uma estrutura coerente e muitas referências que poucos estudantes vietnamitas conheciam. Questionado pelo professor, o aluno disse que havia pedido a uma inteligência artificial para fazer o trabalho, editando apenas algumas frases sobre seu estilo de escrita.
Com base no exemplo acima, o Sr. Van considera que o problema é bastante complexo: o professor deveria reprovar o aluno por usar o Chat GPT, visto que o objetivo da educação é demonstrar originalidade, capacidade de raciocínio e participação significativa na discussão de ideias, mesmo que sejam ideias sugeridas pela máquina?
Segundo o Sr. Van, a educação liberal enfatiza o desenvolvimento integral do ser humano (razão, emoção, moralidade, liberdade de pensamento), mas a IA pode executar tarefas complexas como escrever, analisar e resolver problemas. Os alunos podem ser tentados a fazer mais do que trabalho intelectual ao pedir à IA que o faça por eles.
“O surgimento da IA não é apenas um avanço tecnológico, mas também um desafio filosófico para o ensino superior. A IA não substituirá a educação, mas reformulará as razões e os métodos de ensino. Isso exige uma nova filosofia – não a de substituir a antiga, mas a de conectá-la, interpretá-la e expandi-la em novos contextos”, disse o Sr. Van.
Da mesma forma, o Professor Dr. Bang Tien Long, ex-vice-ministro permanente do Ministério da Educação e Formação, afirmou que a IA também traz consigo desafios relacionados à integridade acadêmica.
"Se não for gerenciado, o uso indevido da IA pode levar ao risco de inflação de notas, reduzindo o valor real dos diplomas universitários, quando a taxa de diplomas excelentes aumenta artificialmente", disse o Sr. Long.
Existem muitas oportunidades ao aplicar IA ao credenciamento universitário.
Com relação ao credenciamento de programas de treinamento/instituições de ensino superior, o Sr. Bang Tien Long comentou que o modelo tradicional de credenciamento apresenta muitas limitações, incluindo o desperdício de tempo e recursos humanos.
Além disso, o ciclo de avaliação de 5 a 10 anos cria uma lacuna de monitoramento; carece de flexibilidade; não reflete a qualidade contínua; e dificulta a resposta rápida às mudanças sociais.
Portanto, o Sr. Long acredita que é necessário mudar de um modelo estático para um modelo dinâmico na garantia da qualidade, e que é necessário incorporar a IA na avaliação da qualidade educacional.
"A IA pode processar grandes volumes de relatórios, detectar anomalias durante o treinamento, monitorar continuamente, rastrear indicadores em tempo real e emitir alertas precoces, em vez de depender do ciclo atual de 5 a 10 anos", disse o Sr. Long.
Segundo o Sr. Long, a implementação da IA no ensino superior exige uma estratégia para cada grupo, sendo necessário, para as agências de gestão estatal, completar o quadro legal, regulamentações específicas sobre o uso da IA e diretrizes éticas para a aplicação da IA na educação.
Para as universidades, é necessário desenvolver políticas internas, orientar alunos e professores sobre como usar a tecnologia de forma responsável. Ao mesmo tempo, é preciso integrar regras éticas para o uso da IA nos regulamentos acadêmicos da instituição.
Além disso, as universidades precisam investir em infraestrutura de dados e tecnologia para digitalizar completamente os processos; e organizar cursos regulares de treinamento em IA para os professores.
Para docentes e alunos, é necessário inovar nos métodos de avaliação e desenvolvimento da capacidade de IA no ensino e na aprendizagem. Considere a IA como uma ferramenta de apoio ao trabalho e ao estudo, mas não como a única solução.
Muitas inovações na avaliação da qualidade da educação
Em sua apresentação no workshop, o Prof. Dr. Huynh Van Chuong, Diretor do Departamento de Gestão da Qualidade ( Ministério da Educação e Formação ), afirmou que se espera que, a partir de 2026, a avaliação de programas de formação e instituições de ensino superior passe por muitos ajustes importantes.
Nesse sistema, cada critério de avaliação possui apenas dois níveis: "aprovado" ou "reprovado". Anteriormente, a aplicação de 7 níveis era controversa e difícil de padronizar.
Reduzir o nível para dois, aprovado ou reprovado, simplificará a orientação, tornará os resultados transparentes e estará em consonância com as práticas internacionais (EUA e Europa).
Além disso, estabelecer "critérios condicionais" ajudará a focar em fatores essenciais, como padrões de produção... Se os critérios condicionais não forem atendidos, o padrão não será atingido.
Em relação à classificação de programas de treinamento/instituições de ensino após o credenciamento, haverá três níveis de resultados: aprovado, aprovado condicionalmente e reprovado. As escolas têm 24 meses para melhorar caso sejam classificadas como "aprovadas condicionalmente".
Fonte: https://tuoitre.vn/lam-dung-ai-co-the-khien-bang-gioi-xuat-sac-tang-len-mot-cach-gia-tao-20251016171120736.htm






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