REDAMAX: Correção Automática de Redações do ENEM com Inteligência Artificial em Escolas Públicas

• José Gustavo Araújo e Silva IFAM
• Luciana Lopes Xavier IFAM
• Josué Cordovil Medeiros IFAM
• Marcio Aurelio dos Santos Alencar IFAM

DOI: https://doi.org/10.5753/erbase.2026.31862

Resumo

A correção de redações do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM) é um desafio recorrente em escolas públicas brasileiras, marcado por sobrecarga docente, turmas numerosas e escassez de feedback individualizado. Este artigo apresenta a plataforma REDAMAX, desenvolvida para avaliação automática de redações com apoio de modelos de linguagem de grande escala. O sistema atribui notas segundo os cinco critérios oficiais do exame, fornece feedback detalhado e disponibiliza um módulo de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) para textos manuscritos. Neste estudo, validou-se especificamente o pipeline de correção textual, utilizando o modelo poolside/laguna-xs-2.1 sobre dez redações nota 1000 do INEP; o módulo de OCR não foi acionado nesta rodada experimental, permanecendo reservado para trabalhos futuros. Os resultados demonstraram consistência avaliativa e identificação precisa das competências mais críticas, como proposta de intervenção e repertório sociocultural, com tempo médio de processamento de 11,34 segundos por redação. Conclui-se que a solução representa contribuição tecnológica relevante para a educação pública, com potencial de replicação em outros contextos.

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