Existe uma revista que acompanha a educação brasileira há três décadas. Na edição que marca seus 30 anos, a Revista Educação escolheu para a capa um tema que nos move desde o primeiro dia: “IA na aprendizagem”, com a pergunta de como Saeb, Enem e as avaliações do dia a dia precisam se reinventar diante da inteligência artificial. No meio dessa reportagem, assinada pelo jornalista Paulo de Camargo, está o Aprova+, nossa solução de análise preditiva, e a fala do nosso cofundador e CTO, Paulo Nogueira.
Ficamos felizes, claro. Mas o que queremos fazer aqui é outra coisa: contar por que a discussão que a revista levantou é tão importante e onde, exatamente, a gente entra nela.
O que a revista perguntou
O ponto de partida da reportagem é um número: 35 anos. É a idade do Saeb, criado em 1990, que abriu caminho para o Enem (1998) e o Ideb (2007) e virou uma rara política de Estado no país. O mérito é inegável. O problema, apontado pelos especialistas ouvidos, é que a estrutura das provas mudou pouco em três décadas, enquanto o mundo, a tecnologia e a própria ciência da avaliação avançaram muito.
O Pisa, criado dez anos depois, é a comparação incômoda: nunca parou de mudar, incorporou competências complexas como criatividade, ampliou questionários e adotou questões abertas. Já as provas nacionais, segundo o pesquisador Ernesto Faria, do Iede, ainda medem sobretudo habilidades de baixa demanda cognitiva, com uma régua mais baixa do que a de exames internacionais como Timss e Pirls.
E aí entra a IA. A reportagem mostra que a inteligência artificial generativa já atinge as duas pontas da avaliação: a formativa, aquela miúda, feita em sala pelo professor, e a somativa, das provas em larga escala. Correção automática de redações manuscritas em redes públicas, assistentes pedagógicos por WhatsApp, elaboração de itens, metodologias adaptativas: tudo isso já está em uso, não em teste.
O ponto que mais nos interessa: “Desafiando o TRI”
É o título de um dos boxes da reportagem, e é onde a PremiaOne aparece.
Para quem não vive de avaliação: a Teoria da Resposta ao Item (TRI) é o alicerce das provas modernas, incluindo o Enem. É ela que permite comparar exames diferentes, controlar o “chute” e dar pesos distintos a uma mesma questão conforme o padrão de acertos de cada aluno. Uma conquista técnica enorme.
Mas ela tem um custo. Para funcionar, a TRI exige um banco de itens padronizados (questões previamente testadas e calibradas), que é caro e demorado de construir. A revista descreve exatamente esse gargalo e, em seguida, apresenta o Aprova+ como uma proposta que busca caminhos alternativos.
O que a reportagem registra, e que confirmamos aqui: o Aprova+ consegue prever a nota de um aluno em exames como o Enem ou o Saeb a partir de poucas perguntas, graças a modelos preditivos treinados com dados reais de aprendizagem. Com isso, identifica lacunas específicas de cada estudante e gera recomendações pedagógicas personalizadas, para o aluno e para o professor.
Nas palavras do Paulo, citadas na matéria:
“Com o avanço dos algoritmos preditivos, deixamos de olhar para a avaliação como fim e passamos a enxergá-la como ponto de partida para a melhoria da aprendizagem.”
Essa frase resume o que acreditamos. A prova, sozinha, é um espelho retrovisor: mostra o que já aconteceu. A previsão transforma esse espelho em farol.
Por que prever é diferente de medir
Vale abrir essa distinção, porque ela é o coração da conversa.
Medir é o que o Saeb faz: aplica a prova, corrige, publica o resultado meses depois. É indispensável para políticas públicas, mas chega tarde para o aluno da 3ª série do ensino médio que tinha uma lacuna em função afim desde o 9º ano.
Prever é olhar para o padrão de respostas de um estudante hoje e estimar, com margem de erro conhecida, onde ele chegará, e o que precisa acontecer para chegar mais longe. É por isso que a IA do Aprova+ não é um chatbot: são modelos proprietários, criados no Brasil, dedicados a problemas específicos: apontar a lacuna, recomendar o reforço certo, estimar a nota, sinalizar risco de desistência antes de ele virar estatística.
Isso não dispensa o professor. Dispensa o professor de adivinhar.
A régua de todo o Brasil
Se os especialistas da reportagem concordam em algo, é que não existe fórmula única. O próprio Ernesto Faria defende um modelo que preserve as medições básicas (as que revelam grandes defasagens) e, ao mesmo tempo, consiga aferir habilidades complexas, conectadas ao uso de tecnologia que o mundo real exige.
Concordamos. E acrescentamos uma ambição: que essa régua mais alta chegue a todos, não só a quem estuda em escolas de alta performance. Hoje já acompanhamos mais de 4 milhões de alunos e educadores em mais de 400 municípios. Nossa meta para os próximos dois anos é chegar a 1.500 municípios e apoiar mais de 40 mil professores. A avaliação preditiva é uma das ferramentas que mais democratiza esse caminho, porque coloca a inteligência que antes só existia em grandes bancos de itens ao alcance de qualquer escola.
O que levamos da reportagem
Três coisas:
1. A pergunta está certa. Não é “usar ou não IA na avaliação”, porque isso já aconteceu. É como usar sem baixar a régua, sem perder rigor e sem transformar o aluno em uma nota só.
2. O humano continua no centro. A revista registra a fala de Ernesto Faria sobre o papel decisivo de quem dá as diretrizes à IA. É exatamente a nossa experiência: quanto melhor o professor entende o que está pedindo, melhor a máquina responde.
3. Dados servem para agir, não para arquivar. Um relatório que ninguém consulta não muda uma aula. O Aprova+ existe para que a análise chegue ao professor na segunda-feira, e não ao final do ano.
Estar nessa edição, que celebra 30 anos de jornalismo independente sobre educação, foi um reconhecimento de que o caminho que escolhemos, de crescer com base em resultados reais em sala de aula, tem lugar no debate nacional. A conversa está só começando. E ela continua aqui, no nosso novo site.
📖 A reportagem completa “Hora de reavaliar a avaliação” está na edição 313 da Revista Educação (junho–julho), disponível em revistaeducacao.com.br.
