Inteligenţa artificială este una dintre cele mai importante direcții de transformare a educaţiei contemporane, cu implicații pe măsură în ceea ce privește modul de proiectare a proceselor de predare, învățare și evaluare. Pe măsură ce digitalizarea devine o parte integrantă a sistemelor educaționale, aplicațiile bazate pe inteligență artificială sunt tot mai mult integrate în activitățile școlare. Evaluarea a fost și va fi unul dintre domeniile în care această transformare este cea mai vizibilă. Astfel, evaluarea nu mai reprezintă doar un instrument de certificare a cunoștințelor, ci se transformă într-un proces complex, dinamic, care susține învățarea, individualizează parcursul educațional și optimizează intervențiile pedagogice. Asemenea organizații internaționale precum OECD subliniază că inteligența artificială oferă evaluării puterea de a deveni un mecanism de monitorizare și dezvoltare continuu, capabil să ofere informațiile relevante atât pentru elevi, cât și pentru profesori (OECD, 2023).
În domeniul literaturii din România, această tendință este promovată și de cercetători, arătând că inteligență artificială se va dezvolta mult ca mediu, aproape central, în toate domeniile, inclusiv în educație.
Inteligența artificială influențează diferit tipurile clasice de evaluare utilizate în educație, contribuind la diversificarea și optimizarea acestora. În evaluarea formativă, aplicațiile bazate pe inteligență artificială oferă feedback imediat și personalizat, sprijinind procesul de autoreglare a învățării și permițând elevilor să își corecteze erorile pe parcurs. În cazul evaluării sumative, inteligența artificială este utilizată în special pentru corectarea automată a testelor standardizate, asigurând consistența notării și reducerea subiectivității. De asemenea, evaluarea diagnostică este susținută de sistemele inteligente prin analiza datelor educaționale, acestea putând identifica nivelul inițial al competențelor elevilor și dificultățile specifice de învățare. Astfel, inteligența artificială nu înlocuiește tipurile tradiționale de evaluare, ci le completează, oferind profesorilor instrumente suplimentare pentru luarea deciziilor pedagogice informate.
Inteligență artificială este un element central al educației din viitor. Sistemele școlare trebuie să se adapteze rapid acestei noi realități. Una dintre utilizările cele mai răspândite ale inteligenței artificiale în evaluarea școlară este automatizarea corectării. Sistemele de corectare automate sunt utilizate în prezent pentru corectarea testelor grilă, scurte și, în anumite contexte, a eseurilor prin utilizarea tehnologiilor de procesare a limbajului natural. Trebuie subliniat faptul că evaluarea automată a eseurilor, cunoscută sub denumirea de Automated Essay Scoring, este utilizată în teste standardizate și în platforme educaționale online, cu beneficii deosebite precum rapiditatea corectării, consistența notării și diminuarea subiectivismului. Acest lucru este valabil și în contextul educațional românesc, deoarece evaluarea este un proces profund uman, iar tehnologia este folosită pentru a ne sprijini, nu pentru a ne înlocui. În acest sens, aceste sisteme pot analiza structura textului, coerența argumentării, vocabularul și corectitudinea gramaticală, oferind o notare uniformă, lipsită de variațiile inerente evaluării umane. Cu toate acestea, cercetările evidențiază limite semnificative ale evaluării automatizate. Mai exact, algoritmii întâmpină dificultăți în aprecierea la nivel înalt a unor competențe precum gândirea critică, creativitatea și originalitatea, deoarece presupun interpretare contextuală și sensibilitate pedagogică. Din acest motiv, specialiștii nu recomandă sisteme de evaluare automatizate care să înlocuiască evaluarea tradițională subliniind faptul că judecata pedagogică a profesorului rămâne indispensabilă în evaluarea performanțelor elevilor (Luckin et al., 2016).
Un alt domeniu important în care inteligența artificială are un impact semnificativ este generarea feedback-ului automatizat. Aplicațiile educaționale bazate pe inteligență artificială pot să genereze feedback automatizat adecvat. Acest tip de feedback contribuie la dezvoltarea evaluării formative, deoarece elevii primesc informații utile în timp real, își pot corecta erorile și își pot ajusta strategiile de învățare fără a aștepta intervenția profesorului. Studiile arată că feedback-ul rapid și personalizat crește motivația elevilor, le dezvoltă autonomia și îi ajută să devină mai conștienți de propriul proces de învățare (Zhang et al., 2023). În același timp, eficacitatea feedback-ului generat automat depinde semnificativ de interpretarea acestuia de către profesor și de integrarea în practica educațională în ansamblul său. În cele din urmă, profesorul rămâne mediatorul responsabil al procesului educațional și al adaptării informației compilate de inteligența artificială la nevoile reale ale școlarilor (OECD, 2023). Literatura de specialitate evidențiază că feedback-ul rapid și specific are un impact pozitiv asupra motivației, autonomiei și autoreglării învățării. Așadar, eficiența feedback-ului generat automat depinde în mare măsură de modul în care profesorul interpretează și integrează informațiile în activitățile didactice. În acest context, cercetările românești subliniază rolul esențial al cadrului didactic ca un mediator al procesului educațional, responsabil cu contextul punerii în practică a informațiilor furnizate de tehnologie și adaptarea acestora la nevoile reale ale elevilor (Fartușnic et al., 2025; ISE, 2022).
De asemenea, inteligența artificială face posibilă analiza unor volume mari de date generate de activitatea elevilor pe platforme digitale. Pornind de la analitică educațională, sistemele de inteligență artificială pot identifica tipare de învățare, își pot da seama de dificultățile recurente și, prin urmare, chiar și de tendința elevilor de a eșua sau de a abandona școala. Prin evaluarea predictivă, profesorii și instituțiile educaționale pot interveni înainte ca problemele să devină cronice. Cu toate acestea, există câteva probleme etice importante asociate cu aceste tehnologii. Aceasta se referă, în primul rând, la datele confidențiale, angajamentele algoritmului și la riscul unei etichetării datelor despre elevi. Dacă datele folosite pentru a antrena și dezvolta algoritmii nu sunt complete sau corect echilibrate, inteligența artificială va reproduce sau amplifica doar inegalitățile existente, ceea ce va afecta mult nivelul de echitate al evaluării (Bulut et al., 2024).
Un avantaj major al utilizării inteligenței artificiale în evaluare este eficientizarea activității profesorilor. Utilizarea inteligenței artificiale în evaluarea școlară presupune dezvoltarea unor competențe digitale și evaluative avansate din partea cadrelor didactice. Profesorii nu sunt doar utilizatori ai instrumentelor tehnologice, ci devin interpreți ai datelor generate de sistemele inteligente și decidenți pedagogici responsabili de integrarea acestora în procesul didactic. Competențele necesare includ înțelegerea principiilor de funcționare a aplicațiilor bazate pe inteligență artificială, capacitatea de a analiza critic rapoartele de evaluare și abilitatea de a adapta feedback-ul automat la contextul educațional concret al elevilor. În acest sens, formarea inițială și continuă a cadrelor didactice trebuie să includă componente specifice legate de utilizarea etică, pedagogică și reflexivă a inteligenței artificiale, pentru a evita o utilizare mecanică sau necritică a tehnologiei și pentru a asigura menținerea rolului central al profesorului în procesul educațional. Corectarea automată, respectiv generarea de rapoarte detaliate privind progresul elevilor, reduc semnificativ sarcinile administrative ale profesorilor. Cadrele didactice pot astfel acorda mai mult timp și mai multă energie predării. În plus, inteligența artificială permite evaluarea adaptivă, adică ajustarea automată a dificultății sarcinii în funcție de nivel. Această abordare susține învățarea diferențiată și personalizarea parcursului educativ (Luckin et al., 2016). Pe de altă parte, un alt aspect important al implementării inteligenței artificiale este problema integrității academice. Aplicațiile generative ale inteligenței artificiale pot fi utilizate de elevi pentru a produce lucrări care nu reflectă competențele lor reale, ceea ce impune regândirea metodelor de evaluare. Profesorii sunt nevoiți să dezvolte sarcini autentice, bazate pe reflecție personală, aplicare practică și argumentare critică, pentru a reduce riscul utilizării neetice a tehnologiei (Zhang et al., 2023). Totodată, literatura de specialitate românească subliniază necesitatea formării continue a cadrelor didactice, astfel încât utilizarea inteligenței artificiale să fie una conștientă, pedagogic și critică fundamentată (ISE, 2022).
În contextul sistemului educațional românesc, dezvoltarea competențelor necesare utilizării inteligenței artificiale în evaluare este strâns legată de politicile de formare continuă ale cadrelor didactice. Casele Corpului Didactic și alte instituții abilitate au un rol esențial în oferirea programelor de formare care să vizeze nu doar competențele digitale de bază, ci și competențele avansate de evaluare asistată de tehnologie, interpretare a datelor educaționale și utilizare etică a inteligenței artificiale. Totodată, standardele profesionale ale cadrului didactic trebuie actualizate pentru a reflecta noile responsabilități generate de integrarea inteligenței artificiale în evaluarea școlară. Fără o corelare clară între formarea continuă, standardele profesionale și cerințele reale ale practicii educaționale, există riscul ca utilizarea inteligenței artificiale să rămână fragmentară sau superficială, limitând impactul său pozitiv asupra procesului didactic.
Toți actorii educaționali resimt consecințele utilizării inteligenței artificiale în evaluare. Profesorii își redefinesc rolul profesional, deoarece ei devin mediatori ai procesului de evaluare asistat de tehnologie și responsabili de interpretarea critică a rezultatelor generate de inteligența artificială. Elevii deja beneficiază de feedback personalizat și de materiale educaționale create conform particularităților și nevoilor, dar trebuie să dobândească abilități de utilizare etică a tehnologiei pentru a evita situațiile de exces. Prin urmare, autoritățile de decizie au responsabilitatea de a elaborează politici coerente legate de utilizarea inteligenței artificiale în învățământul. Factorii decizionali au responsabilitatea de a elabora politici educaționale coerente privind utilizarea inteligenței artificiale, asigurând protecția datelor, echitatea evaluării și formarea adecvată a cadrelor didactice (OECD, 2023; Fartușnic et al., 2025).
În concluzie, inteligenta artificiala reprezintă o oportunitate semnificativă pentru modernizarea evaluării școlare, contribuind la eficientizarea proceselor, personalizarea învățării și îmbunătățirea feedback-ului educațional. Totuși, implementarea sa trebuie întreprinsă într-un cadru etic și pedagogic robust, care protejează interesele elevilor și recunoaște rolul profesorului. Obiectivul inteligenței artificiale consta în a completa, nu a înlocui, gândirea pedagogică umană. Scopul evaluării rămâne acela de a îmbunătăți competențele și sprijinul pentru procesul de învățare.
Bibliografie
Bulut, O., Von Davier, A. A., & Shin, H. J. (2024). The rise of artificial intelligence in „educational measurement: Opportunities and ethical challenges. arXiv. arxiv.org/abs/2406.18900
Fartușnic, R., Istrate, O., & Fartușnic, C. (2025). Beyond Automation: A Conceptual Framework for AI in Educational Assessment. Journal of Digital Pedagogy, 4(1) 83-102. Bucharest: Institute for Education. doi.org/10.61071/JDP.2555
Institutul de Științe ale Educației. (2022). Digitalizarea educației: Provocări și oportunități pentru sistemul educațional românesc. București: ISE. www.ise.ro
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson Education.
OECD. (2023). Artificial intelligence in education: Challenges and opportunities. OECD Publishing. doi.org/10.1787/educ-ai-2023-en
Zhang, H., Yu, Z., & Liu, C. (2023). Acceptance of artificial intelligence in education: A systematic review. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 1–23. doi.org/10.1186/s41239-023-00420-7