IA na avaliação educacional: o que a tecnologia já entrega e o que a regulação passa a exigir
A inteligência artificial já participa da avaliação educacional, e a regulação começa a acompanhar. Em 1º de setembro de 2026, o Conselho Nacional de Educação (CNE) aprovou o Parecer CNE/CP nº 15/2026, com as diretrizes para o uso de IA na educação brasileira. O texto, junto com uma minuta de Resolução, aguarda a homologação do MEC. A Redigir teve acesso ao texto integral antes da homologação e o analisou com um foco: o que muda para quem avalia, em especial na correção de provas e redações.
Neste artigo reunimos o estado da arte da tecnologia, o que as diretrizes dizem sobre avaliação, como outros países têm tratado o tema e o que gestores podem fazer desde já.
Atenção: o texto ainda não foi homologado e pode sofrer ajustes. Os números de artigos citados seguem a minuta de Resolução anexa ao parecer.
O que o texto diz sobre avaliação, em resumo
Regula, não proíbe. As diretrizes regulam o uso da IA na educação, inclusive na avaliação escolar. Não há proibição geral de IA na correção.
Quatro níveis de risco. Baixo, moderado, alto e vedado. Quanto maior o impacto sobre o estudante, mais salvaguardas.
Nota só por IA é vedada. É vedado atribuir nota, conceito ou mérito a redações e questões dissertativas exclusivamente por IA, ou sem correção humana (art. 41, IX).
Pré-correção é admitida. Sistemas de pré-correção de redações são classificados como alto risco e admitidos como instrumento preparatório e auxiliar da correção feita pelo professor (art. 40, § 1º, X).
Prazo. Depois da publicação, as instituições terão 12 meses para se adequar, e as vedações valem de imediato (art. 46).
O estado da arte: o que a IA já faz bem na avaliação
Os modelos de linguagem atuais conseguem aplicar uma rubrica a um texto, apontar evidências por critério, ler manuscritos por reconhecimento óptico de caracteres e produzir comentários em escala. O ganho está na consistência e no tempo.
Os limites também são conhecidos. O regulador de exames da Inglaterra, o Ofqual, afirmou em janeiro de 2026 que a IA é promissora para controle de qualidade e treinamento de corretores, mas que está longe de assumir a correção de provas de alto impacto. Ele aponta riscos de viés, imprecisão e falta de transparência sobre como a nota foi atribuída, e observa que não há evidência geral: o benefício precisa ser demonstrado contexto a contexto.
Onde a tecnologia ajuda de verdade
Pré-análise por critério. A IA lê o texto, aplica a rubrica e entrega evidências para o professor conferir.
Consistência entre corretores. Apoio de qualidade que ajuda equipes grandes a manter o mesmo padrão.
Carga e bem-estar do corretor. Menos tempo na primeira leitura e mais tempo no julgamento pedagógico.
Onde o humano continua indispensável
O juízo valorativo sobre a produção do aluno, a contextualização, a explicação da nota e a conversa em caso de contestação. É nesse ponto que a regulação, no Brasil e fora dele, concentra as exigências.
Na Redigir, assistentes de IA apoiam o professor corretor. Com o assistente C1, em 86% dos casos em que ele entrou em ação, o professor voltou ao texto, encontrou novos pontos e refez a correção, o que resultou em uma correção mais assertiva para o estudante. A tecnologia, quando bem desenhada, não afasta o professor do texto: ela o devolve a ele.
As diretrizes do CNE para IA na avaliação, em detalhe
Quatro níveis de risco
O texto classifica as aplicações de IA na educação em baixo, moderado, alto e vedado. A revisão textual sem efeito avaliativo é de baixo risco. O feedback formativo sem repercussão acadêmica direta é de risco moderado. A pré-correção de redações é de alto risco. E atribuir nota exclusivamente por IA é vedado, pelo impacto que a avaliação tem sobre o direito de aprendizagem e a progressão do aluno.
O que é pré-correção, segundo o texto
A minuta define pré-correção como a etapa preparatória, sem efeito avaliativo próprio, em que a IA auxilia a correção humana, com duas condições cumulativas (art. 40, § 4º):
a pontuação, o conceito ou o mérito gerado pelo sistema não produz efeito acadêmico sem correção humana;
o professor lê integralmente e aprecia diretamente a produção do estudante, e o aluno mantém o direito à revisão por avaliador humano. São vedadas a homologação tácita, a validação em bloco e a mera ratificação do resultado sugerido.
Salvaguardas para o alto risco
Funções de alto risco pedem avaliação prévia de impacto algorítmico, supervisão humana documentada, rastreabilidade e auditoria das etapas, transparência sobre finalidade e limites, canal de contestação e monitoramento de vieses (art. 40, § 2º). A adoção de qualquer aplicação de IA também considera a existência de evidências de sua eficácia (art. 6º, I).
Dados de estudantes e detectores de IA
É vedado usar produções de crianças e adolescentes para treinar modelos de terceiros (arts. 15 e 41, XI). Detectores de conteúdo gerado por IA são de alto risco e só podem ser elemento auxiliar, e é vedada sanção acadêmica ou disciplinar fundada exclusivamente no resultado deles (art. 41, X). Reconhecer ou inferir emoções de estudantes também é vedado (art. 41, II).
Como outros países estão regulando a IA na avaliação
União Europeia. A lei europeia de IA trata como alto risco os sistemas usados para avaliar resultados de aprendizagem, decidir admissão, definir o nível de ensino ou monitorar comportamento proibido em provas, e proíbe o reconhecimento de emoções em escolas desde fevereiro de 2025. As obrigações do alto risco foram adiadas para 2 de dezembro de 2027 pelo pacote Digital Omnibus, em vigor desde 27 de julho de 2026.
Reino Unido. O Ofqual mantém que usar IA como único mecanismo para atribuir notas não cumpre a regulação, e vê potencial em controle de qualidade e treinamento de corretores.
China. As diretrizes do Ministério da Educação de 2025 proíbem o uso direto de IA para avaliar estudantes no ensino básico e impedem que alunos do primário usem sozinhos geradores de conteúdo aberto.
Estados Unidos e Canadá. Não há marco nacional específico para IA na avaliação escolar. Predominam orientações de estados e províncias, com ritmos diferentes.
Na leitura da Redigir, o consenso é este: decisão de avaliação de alto impacto precisa de um humano. A minuta brasileira se aproxima da lógica europeia, de classificar por risco, e é mais direta ao tratar da pré-correção de redações.
Cinco perguntas para fazer ao fornecedor de IA na avaliação
Quem decide a nota, e como a validação do professor é registrada?
É possível rastrear e auditar cada etapa, incluindo versões de modelo, quem validou e quando?
Que evidências de eficácia existem, e em que contexto foram obtidas?
O que acontece com os textos dos alunos? Eles são usados para treinar modelos?
Como o fornecedor monitora vieses, e como o aluno pode contestar um resultado?
Tradição e inovação: o modelo da Redigir
Desde 2014, a Redigir ensina escrita e corrige redações com professores. Em 12 anos, passaram pela plataforma mais de 6 milhões de redações e cerca de 500 mil estudantes, em centenas de unidades escolares de todas as regiões do país. A Associação Nacional de Escolas Católicas (ANEC) reconhece há mais de cinco anos a Redigir como a empresa de redação validada para instituições confessionais.
A correção é feita por professores humanos, sempre foi. A essa tradição a Redigir acrescenta tecnologia: assistentes de pré-correção que apoiam o corretor, com resultados já comprovados de eficácia. O modelo, professores na linha de frente apoiados por IA, está na direção que as diretrizes do CNE propõem.
Perguntas frequentes
A IA pode corrigir redações sozinha, segundo as diretrizes do CNE?
Não. A minuta veda atribuir nota, conceito ou mérito a redações exclusivamente por IA, ou sem correção humana. A IA é admitida como pré-correção, apoiando o professor, que lê e valida cada texto.
O que é pré-correção com IA?
É a etapa preparatória em que a IA analisa o texto pela rubrica e sugere pontuação, evidências e comentários, sem efeito sobre a nota até a correção humana. O professor lê o texto, ajusta e decide.
As diretrizes já estão em vigor?
Ainda não. O CNE aprovou o parecer em 1º de setembro de 2026, e o texto aguarda homologação do MEC. Depois da publicação, as instituições terão 12 meses para se adequar, e as vedações valem de imediato.
A quem as diretrizes se aplicam?
A minuta se dirige aos sistemas de ensino e às instituições educacionais, e traz regras específicas para a Educação Básica, o Ensino Superior e a Educação Profissional.
O que gestores devem fazer agora?
Mapear os usos de IA na avaliação, classificar cada função por nível de risco, revisar contratos com fornecedores, garantir tempo e formação ao professor para validar os resultados, e definir uma política de uso de IA.
Leve esse debate para a sua instituição
A Redigir realiza palestras sobre IA na avaliação, com foco no estado da arte tecnológico e regulatório. Se a sua rede, instituição ou evento quer discutir o tema, fale com o time da Redigir em plataformaredigir.com.br.
Fontes
Parecer CNE/CP nº 15/2026 e minuta de Resolução (Processo 23001.001062/2024-18), aprovados em 1º de setembro de 2026.
Ofqual, Using AI in marking: why technical capability, fairness, and transparency all matter, 14 de janeiro de 2026.
Usercentrics, The EU AI Act Deal: Digital Omnibus Now in Force, atualizado em 31 de julho de 2026; Conselho da União Europeia, comunicado de 29 de junho de 2026.
União Europeia, Regulamento (UE) 2024/1689 (Lei de IA), Anexo III.
China Daily, Guideline to regulate use of artificial intelligence in schools, 16 de maio de 2025.