Módulo 2A.2: Avaliação Formativa Assistida por IA

**Nível 2A: Pedagógico

Carga Horária: 12 horas**

📖 Visão Geral

Transforme avaliação de punitiva para formativa usando IA. Aprenda a dar feedback personalizado em escala, criar rubricas adaptativas e detectar gaps de aprendizagem com análise automática.

Objetivos:

Gerar feedback personalizado para 30+ alunos em 1h (vs 6h manual)
Criar rubricas analíticas com IA alinhadas a objetivos
Implementar avaliação diagnóstica, formativa e somativa com IA
Analisar padrões de erro em turmas com dashboards automatizados

📊 Tipos de Avaliação com IA

1. Diagnóstica (Pré-curso)

Objetivo: Identificar conhecimento prévio IA: Gerador de testes adaptativos

Prompt Claude:

Crie teste diagnóstico de 15 questões sobre [TEMA]:
- 5 fáceis (conceitos básicos)
- 5 médias (aplicação)
- 5 difíceis (análise)

Para cada questão:
- Enunciado claro
- 4 alternativas
- Feedback para cada alternativa (por que está certa/errada)
- Conceito testado

Formato: JSON estruturado para quiz adaptativo

2. Formativa (Durante)

Objetivo: Monitorar progresso e ajustar ensino IA: Feedback automatizado

Caso Real - Correção de Redações:

Sem IA: 3 min/redação × 30 alunos = 90 min
Com IA: 30 min total (revisar outputs da IA)
Economia: 67%

3. Somativa (Final)

Objetivo: Certificar aprendizagem IA: Análise de consistência e vieses

🎯 Rubricas Analíticas com IA

Estrutura de Rubrica:

Critérios: O que será avaliado
Níveis: Insuficiente, Básico, Proficiente, Avançado
Descritores: O que caracteriza cada nível

Gerador de Rubricas:

Prompt ChatGPT:

Crie rubrica analítica para avaliar [TAREFA]:

Critérios (4-6):
[Listar critérios essenciais]

Para cada critério, defina 4 níveis:
1. Insuficiente (0-25%): [Descritor específico]
2. Básico (26-50%): [Descritor específico]
3. Proficiente (51-75%): [Descritor específico]
4. Avançado (76-100%): [Descritor específico]

Formato: Tabela markdown
Público: [NÍVEL]

💬 Feedback Personalizado em Escala

Problema:

Professores gastam 6h/semana dando feedback. 80% é repetitivo.

Solução IA:

Feedback Generator - Personaliza mensagens baseado em padrões

Prompt Multi-LLM:

# Etapa 1: Claude analisa todos os trabalhos
Analise estas 30 redações e identifique:
1. Erros mais comuns (top 5)
2. Pontos fortes recorrentes (top 3)
3. Perfis de alunos (por padrão de erro)

# Etapa 2: ChatGPT gera feedbacks personalizados
Para cada aluno, crie feedback que:
- Menciona 2 pontos fortes específicos
- Sugere 2 melhorias prioritárias
- Conecta com erro comum identificado
- Tom: Encorajador, construtivo, específico
- Extensão: 100-150 palavras

# Etapa 3: Professor revisa e ajusta

Resultado: Feedback personalizado em 1h (vs 6h manual)

📦 Recursos do Módulo

📹 Videoaulas (3h)

Avaliação formativa vs somativa (40 min)
Criação de rubricas (45 min)
Feedback em escala (50 min)
Análise de padrões (45 min)

💬 Práticas (7h)

Criar rubrica para sua disciplina (2h)
Corrigir 10 trabalhos com IA (3h)
Implementar ciclo de feedback (2h)

✅ Avaliação (2h)

Entregar rubrica + 10 feedbacks
Análise de impacto

Licença MIT**