Universidade privada (Espanha)

Contexto

Uma universidade com 8.000 estudantes detetou que os seus mecanismos de avaliação — trabalhos finais e exames de escolha múltipla à distância — tinham deixado de ser evidências confiáveis após a irrupção da IA generativa.

Leitura macro–meso–micro

• Macro: o modelo educativo declarava aprendizagem por competências, mas a avaliação media reprodução.
• Meso: cada curso avaliava de forma diferente; não existiam critérios institucionais.
• Micro: os docentes careciam de instrumentos para observar o processo.

Intervenção

Processo de 18 meses: diagnóstico, marco institucional de avaliação autêntica, cocriação com 60 docentes líderes, pilotos em 14 disciplinas, formação escalonada e sistema de evidências do processo.

A universidade tinha respondido inicialmente como tantas outras: defesas orais para verificar autoria. Funcionou como medida de contenção, mas não resolvia o problema de fundo — continuava a avaliar o produto final, apenas com um controlo adicional — e não escalava. O redesenho deslocou o centro de gravidade: de verificar quem fez o trabalho para tornar observável como se aprendeu.

Resultados e aprendizagens

• Marco de avaliação aprovado pelo conselho académico.
• 14 cursos com mapas de avaliação redesenhados.
• As evidências de processo — iterações documentadas, decisões justificadas, uso criterioso da IA como parte da competência — converteram-se na base da classificação; a defesa oral ficou como instrumento complementar, não como garantia única.
• Aprendizagem-chave: a adoção docente foi conseguida quando a avaliação do processo reduziu o trabalho de correção em vez de o aumentar.