Elenkos.

equidade · diversidade · inclusão · respeito

Referencial EDIR

Cinco compromissos sobre a forma como o Elenkos usa inteligência artificial. São curtos de propósito: servem para serem lidos, lembrados e invocados.

  1. 01

    A IA apoia, não substitui

    O modelo prepara resumos e diagnósticos para ajudar o professor a ver a turma. Não atribui notas, não classifica e não decide. A decisão final sobre qualquer aluno é sempre do professor.

  2. 02

    Análise sem identificação pessoal

    Antes de qualquer conteúdo de um aluno chegar ao modelo, nomes e emails são substituídos por pseudónimos como Participante A ou Participante B. A correspondência fica só na aplicação. O modelo nunca vê quem falou, porque a partir de um nome infere género e origem provável, e isso enviesa a apreciação.

  3. 03

    Todo o juízo é rastreável

    Cada apreciação gerada tem de apontar as intervenções concretas do debate em que se baseia. Quando o modelo não consegue indicar evidência, o juízo é assinalado como não fundamentado em vez de ser apresentado como certo.

  4. 04

    Fluência não é argumento

    A plataforma funciona em português e em inglês, e muitos alunos debatem numa língua que não é a sua primeira. O modelo é instruído a nunca confundir fluência, registo ou correção linguística com qualidade argumentativa.

  5. 05

    Qualquer apreciação pode ser contestada

    Alunos e professores podem discordar de um resumo ou de um juízo gerado. A contestação é feita ao professor da sessão, com base nas intervenções do próprio debate, e o professor pode reescrever ou descartar o texto antes de o partilhar.

Como contestar uma apreciação gerada

  1. Aluno: leia o seu resumo individual e localize a intervenção do debate que, na sua opinião, contradiz a apreciação. Envie-a ao professor da sessão com uma frase a explicar porquê.
  2. Professor: compare o juízo com a evidência apresentada no painel de fecho. Juízos sem evidência apontada já vêm assinalados como não fundamentados e não devem ser usados.
  3. Professor: pode editar o documento de fecho antes de publicar, gerar os resumos de novo, ou simplesmente ignorar a apreciação. O texto gerado nunca é a palavra final.

Este referencial aplica-se a todas as sessões e módulos do Elenkos e é revisto sempre que o comportamento do modelo é alterado.