A ascensão da Inteligência Artificial (IA) e da Inteligência Artificial Generativa (GenAI) no ensino superior exige uma reforma na avaliação. Este estudo aborda uma lacuna crítica ao explorar as experiências de estudantes e funcionários acadêmicos com ferramentas de IA e GenAI, focando em sua familiaridade e conforto com as aplicações atuais e potenciais no aprendizado e na avaliação. Uma pesquisa online coletou dados de 35 funcionários acadêmicos e 282 estudantes em duas universidades no Vietnã e uma em Cingapura, examinando a familiaridade com GenAI, percepções sobre seu uso na correção de avaliações e feedback, verificação de conhecimento e participação, e experiências com a detecção de texto por GenAI. Estatísticas descritivas e análise temática reflexiva revelaram uma familiaridade geralmente baixa com GenAI entre ambos os grupos. O feedback de GenAI foi visto negativamente; no entanto, foi percebido de forma mais positiva quando combinado com o feedback do instrutor. Os funcionários acadêmicos foram mais receptivos às ferramentas de detecção de texto por GenAI e ajustes de notas com base nos resultados da detecção em comparação com os estudantes. A análise qualitativa identificou três temas: entendimento pouco claro das ferramentas de detecção de texto, variabilidade nas experiências com detectores de GenAI e sentimentos mistos sobre o impacto futuro da GenAI na avaliação educacional. Essas descobertas têm grandes implicações em relação ao desenvolvimento de políticas e práticas para avaliação e feedback habilitados por GenAI no ensino superior.
Roe et al. (Sex,) estudaram esta questão.