Avaliar o quê, afinal? A escola brasileira repensa provas na era da IA

Por décadas, a prova padronizada foi o instrumento que universidades e empregadores usaram para separar quem sabia de quem não sabia. Bastava memorizar, aplicar uma fórmula, redigir um texto dentro das regras. Essa lógica está rachando. Hoje um estudante pede a um chatbot que resolva uma equação, escreva um código ou resuma um artigo acadêmico em segundos — e o resultado, muitas vezes, é indistinguível do que um aluno dedicado levaria horas para produzir sozinho.

A pergunta que ronda educadores no Brasil e no mundo não é mais "a IA vai substituir o professor", mas algo mais incômodo: se uma máquina resolve a prova tão bem quanto o aluno, o que exatamente essa prova está medindo? Um artigo recente do acadêmico John Quelch, vice-chanceler executivo da Duke Kunshan University, na China, resume o dilema ao propor que a resposta não é abandonar a avaliação, e sim redesenhá-la para medir o que a inteligência artificial ainda não faz: julgamento, criatividade, curiosidade e resiliência diante de problemas sem solução óbvia^[1].

No Brasil, esse debate deixou de ser hipotético. Uma pesquisa do Observatório Fundação Itaú, conduzida entre novembro e dezembro de 2024 com quase dois mil estudantes de todo o país, mostrou que 84% dos alunos e 79% dos professores já haviam usado alguma ferramenta de inteligência artificial generativa em atividades escolares. O dado mais revelador, porém, é outro: apenas 32% dos estudantes afirmaram ter recebido qualquer orientação da escola sobre como usar essas ferramentas de forma responsável^[2]. A tecnologia chegou à sala de aula antes das regras — e antes, também, de qualquer critério claro sobre como avaliar o que ela produz.

O Enem também está mudando

A resposta institucional brasileira começa a tomar forma em duas frentes distintas. A primeira é técnica: o Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep) confirmou que o Enem 2026 vai incorporar inteligência artificial ao processo de elaboração e pré-testagem das questões do Banco Nacional de Itens, tornando o modelo híbrido — combinando análise automatizada com avaliação humana — em resposta a falhas identificadas no método atual, que dependia quase inteiramente de interações presenciais^[3]. O Inep foi claro ao afirmar que a IA vai complementar, não substituir, as etapas conduzidas por especialistas humanos.

A segunda frente é regulatória. O Conselho Nacional de Educação (CNE) aprovou em votação inicial, em 11 de maio de 2026, as primeiras diretrizes federais para o uso de inteligência artificial na educação básica e superior, com base em texto de referência do Ministério da Educação. A proposta passou por consulta pública até 14 de junho e, ao final de julho, ainda seguia para votação em plenário e homologação antes de virar norma oficial^[4]. Um dos pontos centrais em debate é justamente como as instituições devem tratar o uso de IA em avaliações — se apenas como ferramenta de apoio ou como algo que precisa ser declarado e supervisionado por professores.

Enquanto a regulamentação nacional avança devagar, alguns estados já se anteciparam. O Piauí tornou-se, segundo a Secretaria de Inteligência Artificial, Economia Digital, Ciência, Tecnologia e Inovação do estado, o primeiro território das Américas a incluir inteligência artificial como disciplina obrigatória, tanto no 9º ano do Ensino Fundamental quanto no Ensino Médio^[5]. A justificativa do secretário André Macedo é direta: a IA não é um fim em si mesma, mas um instrumento — e a educação apareceu como uma das prioridades mais óbvias dessa agenda.

Um exame internacional também está de olho nisso

O movimento não é só brasileiro. A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) confirmou que o Pisa — o principal exame comparativo internacional, aplicado a estudantes de 15 anos em dezenas de países — vai incluir a partir de 2029 uma nova área de avaliação batizada de MAIL (Media and Artificial Intelligence Literacy, ou letramento em mídia e inteligência artificial). Segundo Luís Francisco Vargas Madriz, especialista da OCDE à frente do desenvolvimento da nova matriz, a intenção é medir se os jovens aprenderam a agir de forma crítica e responsável em um ambiente mediado por plataformas digitais e sistemas de IA^[6]. Madriz observa que o histórico do Pisa mostra seu poder de indução curricular: temas como matemática financeira e pensamento criativo, incluídos em edições anteriores, acabaram influenciando o que se ensina em escolas brasileiras depois.

É exatamente esse o ponto que Quelch levanta em seu artigo para o China Daily: se dois alunos entregam ensaios igualmente bem escritos, um simplesmente aceitando um rascunho gerado por IA com revisão mínima, e o outro usando a ferramenta como um interlocutor que questiona, verifica evidências e desenvolve um argumento original, a avaliação tradicional talvez não veja diferença nenhuma entre os dois. Uma avaliação mais sofisticada, argumenta o autor, precisa olhar para o processo de pensamento que produziu o resultado — não apenas para o produto final^[1]. Na Duke Kunshan, essa lógica já orienta o "Signature Work", projeto de pesquisa ou trabalho criativo obrigatório para todo aluno de graduação, avaliado pela capacidade de formular perguntas relevantes e sintetizar conhecimento entre disciplinas, não apenas pelo domínio de conteúdo^[1].

O que fica de fato em jogo

Nenhuma das mudanças em curso — no Enem, no CNE, no Pisa ou nas universidades chinesas citadas por Quelch — propõe abandonar o conhecimento factual. O próprio autor do China Daily reconhece que um aluno não consegue pensar criticamente sobre aquilo que não entende. O que está em discussão é outra coisa: se a escola vai continuar recompensando quem produz a resposta certa, ou se vai passar a valorizar também quem sabe formular a pergunta certa, avaliar uma evidência contraditória e explicar não só o que decidiu, mas por que e como chegou até ali.

É uma mudança de critério, não de conteúdo. E talvez seja também a mudança mais difícil de implementar em qualquer sistema educacional: trocar um instrumento de medição que é rápido, padronizado e barato de aplicar por outro que exige mais tempo, mais formação de professores e mais tolerância à subjetividade. O Brasil está apenas começando esse movimento — e o ritmo em que cada rede de ensino vai adaptá-lo pode se tornar, nos próximos anos, uma nova forma de desigualdade educacional, ou uma oportunidade real de repensar o que a escola deveria ensinar desde sempre.