Demonstração em conferência: AICoFe combina avaliação pelos pares, autoavaliação e feedback de IA revisto por docentes

AICoFe combina avaliação de pares, de si mesmo e de professor com feedback apoiado por IA em apresentações orais. A versão de autor aberto do artigo de demonstração do EC-TEL descreve uma implantação entre 2024 e 2025 com 46 alunos de graduação e 19 alunos de mestrado na Universidade Autônoma de Madrid. Os professores podem selecionar, editar ou combinar os comentários gerados antes de enviá-los. Os índices de satisfação foram positivos; 31 participantes preencheram o questionário de usabilidade, produzindo uma pontuação média na Escala de Usabilidade do Sistema de 79,91. Estas observações dizem respeito à experiência dos alunos com o sistema, sem estabelecer uma melhoria causal nas habilidades de apresentação.

O fluxo de trabalho traz diversas perspectivas em um processo de revisão. Os alunos podem revisitar uma gravação e comparar suas próprias avaliações da rubrica com o feedback que recebem. Os autores também descrevem manter distinguíveis os rascunhos e as versões enviadas. A pequena implantação e a contagem de respostas ao questionário limitam as conclusões que podem ser tiradas. O envolvimento do professor faz parte do contexto relatado, pelo que as conclusões não devem ser interpretadas como evidência de feedback autónomo sem essa mediação.

Para a AIEDHK, considere uma proposta de atividade de seminário centrada em uma breve apresentação. Antes de ver o feedback, o apresentador identificava um momento que parecia claro e um momento em que mudaria. Um par selecionaria independentemente as evidências usando o mesmo critério. O professor poderia então inspecionar a sugestão gerada juntamente com essas observações. O objetivo seria uma discussão sobre qual comentário descreve com precisão a apresentação e que ação o aluno pode realizar de forma realista.

Por exemplo, um aluno que explica o uso da água urbana pode receber uma sugestão vaga para melhorar a clareza. Uma discussão mais útil localizaria a transição onde o público perdeu a ligação entre o diagrama e a afirmação. O apresentador pode ensaiar uma explicação revisada e pedir a um novo ouvinte que descreva o relacionamento. Esta é uma proposta editorial de sala de aula. O documento de demonstração não testa essa atividade específica nem estabelece a eficácia do exemplo.

Uma instituição que tentasse um fluxo de trabalho semelhante poderia manter o piloto pequeno e definir antecipadamente o público da gravação e o período de retenção. Os revisores devem saber quais comentários vieram dos colegas, quais foram gerados e quais foram alterados pelo professor. Os alunos também devem ter uma maneira de explicar por que um comentário é impreciso ou inadequado. Essas decisões práticas tornam o processo de feedback mais fácil de inspecionar e dão às divergências um propósito educacional, em vez de tratá-las como erros de interface.

Os participantes puderam comparar suas explicações iniciais e revisadas de um critério, identificando o que mudou em seu julgamento após assistirem à gravação. Manter esse relato breve ajudaria o professor a distinguir uma resposta ponderada ao feedback de uma revisão feita apenas para satisfazer uma pontuação visível.

Uma avaliação mais forte poderia examinar a próxima apresentação, incluindo uma tarefa independente e critérios claramente especificados. Poderia registrar o tempo de revisão do professor, as alterações feitas nos comentários gerados e se os alunos podem justificar a revisão escolhida. A satisfação e a usabilidade continuariam úteis juntamente com essas medidas. AICoFe oferece um projeto de sistema concreto para coordenar perspectivas de feedback; decidir se essa coordenação melhora a aprendizagem requer evidências adicionais sobre o que os alunos compreendem e podem fazer posteriormente.