XXIX CONGRESSO NACIONAL DO CONPEDI BALNEÁRIO CAMBORIU - SC

A AVALIAÇÃO DOCENTE POR INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E O DIREITO CONSTITUCIONAL À EDUCAÇÃO DE QUALIDADE

Carlos Alberto Rohrmann, Ivan Luduvice Cunha, Wellington José Campos

A avaliação do corpo docente é uma etapa muito importante do ensino, especialmente na educação pública. A adoção da avaliação docente na escola pública no Brasil, sem a utilização de algoritmos de inteligência artificial, já remonta há quase vinte anos. Os algoritmos de inteligência artificial, por seu turno, já são usados nos Estados Unidos para a avaliação docente em escolas públicas e são objeto de questionamentos judiciais. Este artigo tem como objetivo analisar os riscos legais do uso da automação por inteligência artificial na avaliação docente com vistas ao padrão constitucional de ensino de qualidade. Adota-se a teoria de Steven Friedland (2018) segundo a qual educação deve ser centrada na avaliação, portanto, manter critérios coerentes e hígidos de avaliação é fundamental para a qualidade do ensino. O artigo adota metodologia dedutiva sob perspectiva do direito comparado para concluir que a transparência dos critérios de avaliação é fundamental para que a avaliação docente preserve o ensino de qualidade.

Avaliação docenteEducação de qualidadeInteligência ArtificialTransparênciaDireito comparado


TEACHER´S EVALUATION THROUGH ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND THE CONSTITUTIONAL RIGHT TO QUALITY EDUCATION

Carlos Alberto Rohrmann, Ivan Luduvice Cunha, Wellington José Campos

Teacher evaluation is a very important step in learning, especially when we consider the public education. The adoption of teacher assessment in public schools in Brazil, without the use of artificial intelligence algorithms, dates back almost twenty years. Artificial intelligence algorithms, in turn, are already used in the United States for teacher evaluation in public schools and those algorithms are also the subject of judicial questioning. This article aims to analyze the legal risks of using automation by artificial intelligence in teacher evaluation under the constitutional standard of quality education. Steven Friedland's (2018) theory is adopted according to which education should be centered on evaluation therefore, seeking coherent and sound evaluation criteria is fundamental for the quality of education. The article adopts a deductive methodology under the perspective of comparative law to conclude that the transparency of the evaluation criteria is essential for the teacher evaluation to preserve quality education.

Teacher evaluationQuality educationArtificial IntelligenceTransparencyComparative Law