Durante muito tempo, aprender redação foi sinônimo de escrever, esperar dias (às vezes semanas) pela correção e receber uma devolutiva curta e, muitas vezes, genérica. Só que esse modelo vem mudando rapidamente. Com o avanço das plataformas educacionais e com a popularização dos LLMs (como chatGPT, Gemini e várias outras IAs), o feedback deixou de ser apenas um comentário final e passou a funcionar como uma ferramenta real de aprendizagem. Esse novo paradigma foca mais no processo pedagógico do que na avaliação em si, além de ser mais rápido, detalhado e baseado em dados.
Segundo a linguista da plataforma Redação Nota 1000, Julia Serrano, o uso de devolutivas detalhadas sobre a correção do texto, fornecidas por esses modelos de linguagem, está moldando a forma como os estudantes aprendem a produzir redações no modelo Enem e nos formatos solicitados pelos principais vestibulares do País. “Um dos grandes benefícios de um feedback gerado por IA é a devolutiva rápida. Isso permite que o aluno possa compreender melhor seus desvios”, avalia. “Com uma devolutiva instantânea, o cérebro ainda mantém as trilhas mentais utilizadas na construção do texto e corrige o erro, aproveitando essa janela cognitiva para solidificar a aprendizagem, transformando o desvio em um ‘estalo’ de compreensão imediata”, complementa.
Para a especialista, por meio desse feedback, o estudante sente-se mais motivado a reescrever, pois “quanto mais rápido ele recebe o retorno, maior a chance de entender o erro enquanto ainda se lembra do raciocínio que usou para escrever”.
Além disso, a análise de dados permite algo que dificilmente seria possível apenas com correções isoladas: acompanhar padrões. Quando o aluno escreve mais de uma redação, as tecnologias associadas a esses modelos conseguem identificar quais erros se repetem, quais habilidades estão evoluindo e quais continuam travadas. “Isso torna possível criar percursos personalizados de aprendizagem, com orientações direcionadas para aquilo que realmente precisa ser desenvolvido, em vez de seguir um modelo único para todos”, complementa a linguista.
Outro ponto importante está no nível de precisão desses comentários, pois, em vez de o estudante receber orientações vagas, como “melhore sua argumentação” ou “falta repertório”, ele passa a entender exatamente o que precisa ajustar: qual parágrafo ou qual frase está mal escrita, por quê e como o estudante pode reescrever o trecho. Quando essa devolutiva vem estruturada e bem explicada, o aluno deixa de enxergar a correção como punição e passa a enxergar como um mapa do que fazer para melhorar.
No entanto, vale ressaltar que, para Julia, a tecnologia não substitui o olhar humano para a profundidade do texto e para nuances de interpretação, intencionalidade e aspectos mais subjetivos. Pelo contrário, “com a tecnologia assumindo parte do diagnóstico inicial, o professor ganha mais tempo para atuar onde faz mais diferença: aprofundar repertório, promover uma leitura crítica, estimular uma discussão saudável entre as diferentes opiniões e orientar o aluno na construção de autoria”. A devolutiva dada pelas IAs não substitui o olhar humano, mas amplia o alcance do trabalho pedagógico e oferece ao professor informações mais claras sobre a turma e sobre cada estudante.
O feedback educacional deve seguir evoluindo rapidamente nos próximos anos, impulsionado por tecnologias cada vez mais sofisticadas e integradas à rotina escolar. Dessa maneira, a especialista elencou 4 tendências que devem marcar a evolução do feedback sobre a produção textual:
- Mudança no paradigma da devolutiva: ao invés de somente uma “correção de erros”, será realizada uma “tutoria inteligente”, embasada em dados e com a mediação do docente;
- Feedbacks em tempo real: com auxílio da tecnologia, o aluno recebe a correção imediata do texto, guiando a sua linha de raciocínio com coerência;
- Mapeamento da evolução do aluno: por meio de análise de dados, será permitida uma identificação de padrões de erros e pontos de melhoria recorrentes, o que favorece uma intervenção assertiva por parte do professor;
- Apoio didático: a tecnologia assume o trabalho mais mecânico, dando tempo para o docente direcionar seu trabalho, o que favorece um ensino personalizado para as necessidades de aprendizagem da turma e do estudante, de maneira individualizada.
