ALFABETIZAÇÃO EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA E AVALIAÇÃO AUTÊNTICA NO ENSINO SUPERIOR: INTEGRIDADE ACADÊMICA

Resumo

A irrupção da inteligência artificial generativa reconfigurou os paradigmas de literacia e os vetores de avaliação no ecossistema universitário, tensionando as noções tradicionais de autoria, rastreabilidade do processo formativo e honestidade acadêmica. Diante desse cenário, a presente investigação examina as interdependências epistêmicas entre a alfabetização em ferramentas generativas, a práxis da avaliação autêntica e as dimensões da integridade acadêmica no ensino superior. Metodologicamente, optou-se por um desenho empírico de abordagem quantitativa, com escopo multidimensional — exploratório, descritivo e correlacional —, sustentado em uma amostra probabilística de N = 603 atores institucionais, sendo n = 482 discentes e n = 121 docentes vinculados a uma universidade equatoriana. A coleta de dados foi realizada por meio de um instrumento psicométrico estruturado, composto por 30 itens, cuja arquitetura analítica operacionaliza cinco construtos fundamentais: competência em IA generativa, uso acadêmico de ambientes generativos, avaliação situada, integridade acadêmica e rastreabilidade da aprendizagem. O instrumento foi validado mediante julgamento de especialistas e apresentou consistência interna adequada por domínio e elevada em nível global. Os resultados evidenciaram médias superiores ao ponto médio da escala em todos os domínios. A integridade acadêmica obteve a média mais alta, seguida da alfabetização em IA generativa, enquanto a rastreabilidade da aprendizagem apresentou o valor mais baixo. As correlações foram positivas e estatisticamente significativas, especialmente entre avaliação autêntica, rastreabilidade da aprendizagem e integridade acadêmica. Conclui-se que essas dimensões são interdependentes e devem orientar o desenho de avaliações universitárias mais situadas, transparentes e verificáveis.