A inteligência artificial no radar do INEP: quando a inovação se torna critério de qualidade

A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma promessa futurista para se tornar parte integrante do nosso cotidiano. Está nos diagnósticos médicos, nas recomendações de filmes, nas decisões financeiras e até na forma como contratamos pessoas. Em poucos anos, a IA passou de ferramenta de apoio à protagonista de uma revolução tecnológica que tem impactado profundamente as profissões, os modos de produção e, naturalmente, a educação.

No ensino superior, o impacto é ainda mais sensível: novas competências estão sendo exigidas de alunos e professores, currículos estão sendo reformulados, e instituições são pressionadas a integrar tecnologias que otimizem processos e melhorem a experiência acadêmica. A formação tradicional — baseada apenas na transmissão de conhecimento — está sendo substituída por modelos mais dinâmicos, interativos e personalizados.

O olhar do MEC para a Inteligência Artificial

Ciente dessa transformação, o Ministério da Educação (MEC) está incluindo, na nova versão dos instrumentos de avaliação in loco, critérios específicos para avaliar a adoção responsável da inteligência artificial nos processos acadêmicos e administrativos.

Em outras palavras: haverá qualificadores nos objetos de avaliação que buscarão identificar se e como a IA vem sendo aplicada nas rotinas institucionais. E, sim — o uso adequado dessas tecnologias poderá pontuar positivamente para as instituições, desde que o uso da IA seja supervisionado por pessoas, respeitando princípios éticos e de confiabilidade.

Essa mudança sinaliza uma nova era para a educação superior brasileira: uma era em que inovação tecnológica passa a ser também um indicador de qualidade educacional.

A IA e os novos instrumentos de avaliação in loco

A proposta do INEP/MEC para os novos instrumentos de avaliação in loco considera o emprego da IA em objetos de avaliação das Dimensões 1 e 3.

Na Dimensão 1 – Organização Didático-Pedagógica, o objeto de avaliação 1.7 – Tecnologias Digitais no âmbito do curso, em seu atributo f, que avalia as tecnologias digitais adotadas no processo de ensino-aprendizagem, traz o qualificador “incluem sistemas de inteligência artificial dedicados a promover a aprendizagem supervisionados por pessoas”. Isso indica que o emprego da IA para ajudar no processo de aprendizagem do aluno, desde que supervisionado por pessoas, poderá contribuir positivamente para o conceito a ser atribuído.

Ainda na Dimensão 1, o objeto de avaliação 1.13 – Acompanhamento de egressos, em seu atributo d, que avalia as ações de acompanhamento dos egressos, traz o qualificador “uso de tecnologias de análise de dados e inteligência artificial para obter uma compreensão do progresso e impacto dos egressos”. Desse modo, percebe-se que o INEP pontuará como algo positivo o emprego de tecnologias de IA para a análise da jornada dos egressos.

Já na Dimensão 3 - Infraestrutura, o objeto de avaliação 3.4 – Acesso dos estudantes a equipamentos de informática, em seu atributo d, que avalia as a infraestrutura e equipamentos oferecidos aos estudantes, traz o qualificador “políticas e diretrizes sobre o uso de tecnologias emergentes, tais como diferentes opções de Inteligências Artificiais”. É possível entender que as instituições deverão possibilitar que os estudantes tenham contato com as diferentes opções de Inteligência Artificial disponíveis no mercado.

É importante destacar que os novos instrumentos de avaliação ainda estão em processo de desenvolvimento, mas o que se tem até o momento indica a importância das IES considerarem em seus projetos pedagógicos a adoção responsável da IA para que possam obter bons conceitos nas avaliações in loco já a partir de 2026.

Aplicações possíveis da IA na educação superior

A adoção de IA nas instituições de ensino superior (IES) pode ocorrer em múltiplas frentes.

1. No processo de ensino-aprendizagem:

• Personalização do ensino: sistemas inteligentes podem recomendar trilhas de aprendizagem individualizadas com base no desempenho e nos interesses do aluno.
• Chatbots educacionais e tutores virtuais: auxiliam estudantes com dúvidas, orientações de estudo e suporte técnico em tempo real.
• Correção automatizada de avaliações discursivas: modelos de linguagem podem auxiliar na análise qualitativa preliminar de textos, oferecendo subsídios para o julgamento docente, que permanece como instância final de validação.
• Análise de engajamento e risco de evasão: algoritmos podem identificar comportamentos que indicam desmotivação, permitindo ações preventivas e personalizadas.

2. Nos processos de gestão e avaliação institucional:

• Automação administrativa: IA pode otimizar processos de matrícula, controle acadêmico, atendimento e suporte aos alunos.
• Elaboração e monitoramento de planos de ensino e projetos pedagógicos: ferramentas de IA podem auxiliar na revisão textual, coerência de competências e alinhamento com diretrizes curriculares.
• Apoio à tomada de decisão: dashboards inteligentes que cruzam dados de desempenho, evasão, ENADE e Censo podem subsidiar a melhoria contínua dos projetos pedagógicos;
• Autoavaliação Institucional: algoritmos de análise de sentimento podem ajudar a entender sugestões e apontamentos e classificá-los preliminarmente de forma mais rápida, auxiliando as equipes humanas na identificação das situações que merecem atenção prioritária.

O que as IES devem fazer agora

Com a iminente atualização dos instrumentos de avaliação, as instituições que desejam manter-se competitivas e bem avaliadas precisarão se antecipar. Algumas medidas estratégicas são urgentes:

1. Mapear processos acadêmicos e administrativos que possam ser aprimorados com IA, identificando soluções tecnológicas compatíveis.
2. Capacitar docentes e gestores para o uso ético e pedagógico das ferramentas de IA.
3. Estabelecer políticas institucionais claras sobre governança, privacidade e supervisão humana nas aplicações de IA.
4. Documentar evidências do uso de IA como parte dos relatórios e planos de melhoria institucional, de modo a atender aos novos objetos de avaliação do INEP/MEC.



As instituições de ensino superior que souberem integrar a IA de forma responsável, ética e estratégica estarão mais preparadas para atender não apenas às exigências regulatórias, mas às transformações do mundo do trabalho. A capacidade de cada IES de transformar inovação em aprendizado real definirá o futuro da educação superior brasileira.