Inteligência artificial ajuda a detectar fraude em provas
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Todos os anos, os coordenadores do GMAT, exame de admissão para programas de MBA, rejeitam várias dezenas de candidatos por eles trapacearem nas provas.
As trapaças vão de envio de substitutos que tentam se passar pelos inscritos à ocultação de câmeras em botões de casacos e em óculos — elas transmitem as perguntas para cúmplices distantes, que então fornecem ao candidato a resposta certa via um fone de ouvido oculto.
"Esses exames são muito importantes", diz Sangeet Chowfla, executivo-chefe do Graduate Management Admission Council (GMAC), que gerencia os testes de múltipla escolha realizados por 250 mil pessoas todos os anos. "Infelizmente, as pessoas se sentem incentivadas a tentar obter uma vantagem injusta."
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Como detectar fraude em provas
Agora a tecnologia está sendo usada pelos realizadores desse exame para detectar fraude nos exames — que de moro geral são um problema pequeno — e para melhorar a eficiência na preparação dos testes.
Preparadores de exames tradicionais, feitos no papel, editoras de livros escolares, como a Pearson, e empresas que já nasceram digitais, como o Coursera, estão empregando instrumentos de inteligência artificial para reduzir custos e melhorar o aprendizado.
Durante anos, a múltipla escolha permitiu que scanners obtivessem os resultados dos testes sem intervenção humana. Mas agora a tecnologia está entrando diretamente nas salas dos exames. O Coursera patenteou um sistema que faz fotos dos estudantes e verifica suas imagens na comparação com documentos escaneados.
Há detectores de plágio que podem escanear respostas e fazer uma varredura na internet — ou nos trabalhos de outros estudantes — para identificar cópias. Webcams podem monitorar os locais do exame e detectar irregularidades.
Mesmo enquanto os estudantes estão trabalhando nos testes eles fornecem pistas que podem ser usadas para coibir trapaças. Os alunos deixam "pegadas" eletrônicas como a pressão exercida sobre o teclado do computador, a velocidade de digitação e até mesmo o estilo de escrita.
Emily Glassberg Sands, diretora de ciência de dados da Coursera, diz:
"Podemos validar suas marcas pessoais nos teclados. É difícil se preparar para pessoas quando elas estão muito empenhadas em trapacear, mas estamos tentando de todas as maneiras possíveis".
Ao estabelecer aleatoriamente uma seleção individualizada e diferente de perguntas para cada candidato, os examinadores podem evitar o risco de as provas serem roubadas e circularem antecipadamente, ou de candidatos copiarem as respostas uns dos outros enquanto fazem o teste. Chowfla diz que conjuntos de novas perguntas do GMAC sobre cada tema são testadas rapidamente com os candidatos para assegurar que elas apresentam uma dificuldade equivalente, e perguntas mais antigas são descartadas após serem usadas um determinado número de vezes.
Editoras on-line que trabalham com alguns temas, como matemática e finanças, criam questionários únicos mudando aleatoriamente as variáveis numéricas usadas nas equações da prova. "Funciona muito bem desde que os algoritmos sejam programados corretamente", diz Isabelle Bajeux-Besnainou, reitora da escola de negócios Desautels, da Universidade McGill.
A tecnologia também está ajudando aqueles que marcam manualmente respostas mais complexas. O sistema que gera as notas dos alunos das escolas britânicas que fazem o exame "A-Level", por exemplo, passou por um grande aperfeiçoamento.
Os candidatos ainda escrevem suas respostas à mão, mas as provas não são mais enviadas pelos correios para um único examinador. Em vez disso, elas são escaneadas e segmentadas, e perguntas individuais são enviadas para diferentes examinadores, que as leem on-line. Esse processo melhora a segurança da entrega, acelera a correção, permite o monitoramento em tempo real e assegura a qualidade das notas.
Uma série de sistemas de testes está explorando meios de deixar a avaliação de questões mais básicas para examinadores menos experientes e mais baratos, permitindo que os mais experientes se concentrem em perguntas mais complexas e que exigem maior habilidade.
Educadores também estão investindo no aprendizado de máquina e no processamento em linguagem natural para avaliar as respostas de testes mais complexos. Tim Bozik, diretor global de produtos da Pearson, diz: "Estamos passando de uma avaliação do 'quê' para 'como' os alunos respondem as perguntas".
A companhia está conduzindo uma análise de varreduras visuais dos passos envolvidos na resolução de problemas de matemática, para poder entender os métodos que os estudantes usam e ressaltar onde eles erram. Também está desenvolvendo algoritmos para a redação de ensaios que analisam a estrutura de linguagem para avaliar o estilo, o pensamento crítico e a compreensão.
Grande parte da aplicação da tecnologia está menos focada nos exames finais e em detecção de trapaças e mais nos testes intermediários, elaborados para ressaltar onde os estudantes estão tendo mais dificuldades e assim ajudá-los a melhorar.
"Você pede para as pessoas olharem em retrospecto para a educação que tiveram e elas sempre falam que foram motivadas por um professor", diz Kate Edwards, diretora de eficácia da Pearson. "Se aumentarmos o apoio oferecido pelo aprendizado de máquina em determinadas tarefas, permitimos aos professores dedicar mais tempo a áreas em que eles podem fazer a maior diferença."