Inteligência Artificial Generativa na Retroalimentação Educativa: Transformação Acadêmica por meio de Avaliação Adaptativa Potencializada por IA

Resumo

Objetivo: Analisar o potencial da inteligência artificial generativa supervisionada por humanos na melhoria da qualidade, oportunidade e personalização da retroalimentação educativa em instituições de ensino superior. Métodos: Foi realizada uma revisão sistemática da literatura publicada entre 2020 e 2024, juntamente com um projeto de implementação institucional em um curso de informática com 4.500 estudantes e 89 docentes, revisando documentos de projeto, carga docente e métricas de impacto. Resultados: A IA generativa reduziu em aproximadamente 65% o tempo de retroalimentação, garantindo consistência, objetividade e equidade. Foram identificados benefícios institucionais e pedagógicos, além de desafios éticos, vieses algorítmicos e privacidade de dados. Conclusões: A IA generativa representa uma oportunidade estratégica para uma avaliação mais inclusiva, contínua e centrada em competências, desde que mantida a supervisão humana e o compromisso ético.