Per definir què és la IA, hem de tenir en compte que no es tracta d’un tipus de tecnologia, sinó d’un conjunt de tecnologies amb aplicacions molt concretes que tenen en comú que són capaces de dur a terme tasques complexes que abans es delegaven a l’ésser humà, com ara fer prediccions, interpretar el llenguatge o prendre decisions que influeixen en entorns reals o virtuals (Consell d’Europa, 2022).

L’avaluació és un dels processos educatius amb més pes en l’aprenentatge de l’alumnat i que més temps ocupa en la tasca docent. Segons Rose Luckin (2017), el suport de la IA en els processos d’avaluació és una de les aplicacions que tenen més potencialitat per aconseguir una educació més justa i inclusiva, atès que ajudaria a disposar de més evidències de l’aprenentatge de cada estudiant, prolongaria el període de seguiment i reduiria la pressió que l’avaluació exerceix actualment en el sistema educatiu. 

El desenvolupament de tecnologies d’IA especialitzada en avaluació podria ser de gran ajut per al professorat i l’alumnat, ja que obriria la possibilitat de millorar el procés d’avaluació gràcies al fet que:

1. La IA pot contribuir a minimitzar el temps que es dedica a la correcció i a la burocràcia relacionada amb la gestió de registres que actualment el professorat dedica en els processos d’avaluació, i així afavorir que aquest temps es pugui destinar a l’acompanyament de l’alumnat. 
2. La IA pot donar suport a una avaluació en segon pla, més contínua i real, que aporti informació contínua al professorat com a suport per a una avaluació formativa que potenciï l’aprenentatge de cada alumne i que redueixi la saturació de proves d’avaluació.
3. La IA pot afavorir l’accessibilitat i diversificar les formes i els temps d’avaluació per tal d’aconseguir ambients educatius més inclusius. 
4. La IA pot potenciar una avaluació més autèntica, ja que estarà efectivament integrada en els processos d’activitat i facilitarà l’accés a informació en temps real, la qual cosa possibilitarà una realimentació individualitzada amb caràcter formatiu i encaminada al fet que cada alumne pugui desenvolupar el seu potencial al màxim. 
5. La IA pot potenciar el seguiment de l’alumnat en terminis més llargs que el curs escolar i, per tant, el coneixement dels estils d’aprenentatge de l’alumnat i el seguiment de dificultats, de manera que pot brindar els suports necessaris per reduir barreres d’aprenentatge. 

Hi ha un ampli camp de recerca i desenvolupament en aquest sentit per tal d’assolir la desitjada potencialitat de l’aplicació de la IA en els sistemes educatius i superar així els actuals límits tècnics i ètics per a la reducció de riscos. El punt 16 del Consens de Beijing anima la recerca i els sistemes educatius a “aplicar o elaborar  eines d’intel·ligència artificial per donar suport als processos d’aprenentatge adaptatiu; per aprofitar el potencial de les dades amb la finalitat de permetre l’avaluació de les múltiples dimensions de les competències dels estudiants, i per donar suport a l’avaluació a gran escala i a distància”. 

No obstant això, el repte també és conceptual: el model d’avaluació impulsat per la IA hauria d’apostar per una proposta pedagògica diferent en què l’avaluació tingui un caràcter formatiu que afavoreixi la personalització de l’aprenentatge. Per aquest motiu, en la Resolució del Parlament Europeu sobre la intel·ligència artificial en el sector educatiu (2021) es fa un apunt sobre el paper del professorat i la seva formació, i s’afirma que “els beneficis de l’ús de la IA no depenen exclusivament de la tecnologia, sinó de l’ús pedagògic que siguin capaços d’implementar els docents”.

Vols conèixer més a fons què pot aportar la intel·ligència artificial als processos d’avaluació? Descarrega’t aquí Els algoritmes a examen: Per què IA en educació?, una guia que ofereix a tota la comunitat educativa una reflexió panoràmica sobre la intersecció entre la IA i l’educació.