'O abuso da IA pode aumentar artificialmente o número de diplomas bons e excelentes'

lạm dụng AI - Ảnh 1. — O Prof. Dr. Bang Tien Long discursa na conferência - Foto: NGUYEN BAO

Em 16 de outubro, o Centro de Avaliação da Qualidade da Educação - Associação de Universidades e Faculdades Vietnamitas 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 a ajuda da inteligência artificial".

Quando as máquinas respondem melhor que os alunos

Ao compartilhar na conferência, o professor Dang Ung Van contou a história de "quando as máquinas responderam melhor 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 apresentou uma redação com fluência "incomum", com vocabulário rico, estrutura coerente e muitas referências que pouquíssimos estudantes vietnamitas conhecem. Quando questionado pelo professor, o aluno disse que havia pedido à IA para fazer isso, editando apenas algumas frases sobre seu estilo de escrita.

A partir do exemplo acima, o Sr. Van pensa que o problema é bastante difícil: caso o professor reprove o aluno por usar o Chat GPT, o propósito da educação é demonstrar originalidade, capacidade de raciocínio ou participação significativa em ideias, mesmo ideias sugeridas pela máquina?

Segundo o Sr. Van, a educação liberal enfatiza o desenvolvimento integral dos seres humanos (razão, emoção, moralidade, liberdade de pensamento), mas a IA pode realizar tarefas complexas como: escrever, analisar e resolver problemas. Os alunos podem ser tentados a fazer mais do que apenas trabalho intelectual, pedindo 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 remodelará as razões e os métodos da educação. Isso requer uma nova filosofia – não a substituição da antiga, mas a sua conexão, interpretação e expansão 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 Treinamento, disse 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.

Muitas oportunidades ao aplicar IA à acreditação universitária

Em relação ao credenciamento de programas de treinamento/instituições de ensino universitário, o Sr. Bang Tien Long comentou que o modelo tradicional de credenciamento tem muitas limitações, incluindo 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 qualidade contínua; e dificulta uma resposta rápida às mudanças sociais.

Portanto, o Sr. Long acredita que é necessário mudar de um modelo estático para um modelo dinâmico na garantia de qualidade, e é necessário trazer a IA para a avaliação da qualidade educacional.

"A IA pode processar grandes volumes de relatórios, detectar anormalidades durante o treinamento; monitorar continuamente, rastrear indicadores em tempo real e emitir alertas antecipados, 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 requer uma estratégia para cada grupo, na qual, para as agências de gestão estaduais, é necessário completar o arcabouço 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 o uso responsável da tecnologia. Ao mesmo tempo, integrar regras éticas para o uso da IA aos regulamentos acadêmicos da instituição.

Além disso, as universidades precisam investir em infraestrutura e tecnologia de dados para digitalizar processos de forma abrangente; organizar cursos regulares de treinamento em IA para professores.

Para professores e alunos, é necessário inovar 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 dependa apenas dela.

Muitas inovações na avaliação da qualidade da educação

Falando no workshop, o Prof. Dr. Huynh Van Chuong - Diretor do Departamento de Gestão da Qualidade ( Ministério da Educação e Treinamento ) disse que é esperado que a partir de 2026, a avaliação de programas de treinamento e instituições de ensino superior tenha muitos ajustes importantes.

Em que cada critério de avaliação tem apenas dois níveis: "aprovado" ou "reprovado". Anteriormente, aplicar 7 níveis era controverso e difícil de padronizar.

Elevar o nível para dois, aprovado ou reprovado, simplificará a orientação, tornará os resultados transparentes e será consistente 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 atendido.

Em relação à classificação de programas de treinamento/instituições educacionais após a acreditação, haverá três níveis de resultados: aprovado, aprovado condicionalmente e reprovado. As instituições têm 24 meses para melhorar se forem classificadas como "aprovadas condicionalmente".

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NGUYEN BAO

Fonte: https://tuoitre.vn/lam-dung-ai-co-the-khien-bang-gioi-xuat-sac-tang-len-mot-cach-gia-tao-20251016171120736.htm