Detectores de Textos Gerados por Inteligência Artificial na Avaliação da Aprendizagem: Uma Análise Comparativa em Contextos Educacionais

• João Vitor da Silva Teixeira IFBA
• Daniel dos Anjos Costa IFBA

DOI: https://doi.org/10.5753/erbase.2026.30372

Resumo

Este artigo aborda os desafios da avaliação de aprendizado na era das Inteligências Artificiais Generativas (IAGs), como ChatGPT e Gemini, focando na eficácia e limitações de ferramentas de detecção de IA em textos. A metodologia empregou uma análise comparativa e exploratória de sete detectores (Justdone, ZeroGPT, Detecting-AI, Smodin.io, Copyleaks, Quillbot e Rephrase) em cinco categorias textuais: escrita humana original, texto humano alterado por IA, conteúdo totalmente gerado por IA, relatório técnico em outro idioma e transcrição de fala humana. Os resultados revelaram inconsistências significativas na acurácia das ferramentas reforçando abordagens híbridas para detecção de textos gerados por IA.

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