Inscrição
As inscrições decorrem até à vespera da ação de formação.
| Para mais informações contactar: Gabinete de Apoio à Inovação em Educação gaie.edu@iscap.ipp.pt 229 050 039 |
A crescente utilização da inteligência artificial generativa no Ensino Superior coloca novos desafios à avaliação das aprendizagens. Como verificar se os trabalhos apresentados pelos estudantes traduzem efetivamente os seus conhecimentos e a sua compreensão? Que estratégias permitem avaliar as decisões tomadas e a capacidade de explicar e fundamentar o trabalho desenvolvido? A próxima ação de formação do GAIE, “Assessment in the Age of AI: Evaluating Student Understanding Through Live Demonstrations and Structured Academic Dialogue”, pretende sintetizar os principais passos de uma abordagem que combina a entrega de trabalhos práticos, a autoavaliação dos estudantes e uma breve discussão estruturada com o docente, geralmente com duração até 10 minutos. Partindo da demonstração do trabalho realizado, esta conversa permite explorar a compreensão dos estudantes, as suas decisões e o domínio do trabalho apresentado.
Conteúdos
- Centrar a avaliação nas evidências da compreensão e dos conhecimentos dos estudantes
- Conceber e conduzir entrevistas de avaliação breves e estruturadas, baseadas na demonstração dos trabalhos práticos realizados pelos estudantes.
- Utilizar a autoavaliação dos estudantes como ponto de partida para um diálogo académico personalizado e significativo.
- Implementar grelhas de avaliação transparentes para promover a consistência e a equidade na atribuição de classificações e reduzir o enviesamento dos avaliadores nas equipas docentes.
Datas: 04-11-2026 (quarta-feira)
Local: Online/Teams
Horários: 14h30 às 15h30 (60 minutos)
Destinatários: Docentes da FCEP
Formador: Pedro Machado (Nottingham Trent University, Reino Unido)
Nota biográfica
Pedro Machado é Professor Associado de Computação Neuromórfica na Nottingham Trent University. Desenvolve atividade de ensino e investigação nas áreas da inteligência artificial, da aprendizagem automática e das tecnologias aplicadas à educação. Tem-se destacado no desenvolvimento de metodologias de avaliação inovadoras, concebidas para responder aos desafios e às oportunidades decorrentes da utilização da inteligência artificial generativa no ensino superior. O seu trabalho incide na promoção de modelos de avaliação que valorizam a compreensão dos estudantes, o pensamento crítico e o envolvimento autêntico nos processos de aprendizagem, recorrendo ao diálogo académico estruturado e à reflexão crítica. As abordagens que tem desenvolvido foram implementadas com sucesso em contextos de ensino de larga escala, envolvendo centenas de estudantes e equipas de avaliação constituídas por múltiplos docentes.