Feedback Personalizado em Escala no Ensino Superior: Relato de Experiência com a Plataforma Tutoria em Múltiplas Turmas

• Newarney T. Costa Instituto Federal Goiano (IF Goiano) / Centro de Estudos Avançados de Recife (CESAR) https://orcid.org/0000-0002-4954-176X
• Cleon Xavier Instituto Federal Goiano (IF Goiano) / Centro de Estudos Avançados de Recife (CESAR) https://orcid.org/0000-0002-7617-5283
• Luiz Rodrigues Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
• Fabíola G. C. Ribeiro Instituto Federal Goiano (IF Goiano) / Leibniz Institute for Research and Information in Education (DIPF) https://orcid.org/0000-0002-3303-9396
• Taciana Pontual Falcão Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) https://orcid.org/0000-0003-2775-4913
• Rafael Ferreira Mello Centro de Estudos Avançados de Recife (CESAR) / Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) https://orcid.org/0000-0003-3548-9670

DOI: https://doi.org/10.5753/wie.2026.27822

Resumo

Fornecer feedback personalizado no ensino superior é um desafio agravado pela sobrecarga docente e turmas numerosas. Este artigo relata a experiência de professores com a plataforma Tutoria, que combina marcação por tags, similaridade semântica e grandes modelos de linguagem para apoiar a correção de questões discursivas, gerar feedback personalizado e prover apoio automatizado às práticas docentes. A plataforma foi utilizada em três turmas, por dois docentes de duas instituições. Também é discutida a percepção discente, coletada por meio de um questionário em quatro dimensões. O relato sugere viabilidade de uso da IA generativa na avaliação formativa para ensino superior em contextos distintos.

Palavras-chave: Feedback Personalizado, Inteligência Artificial Generativa, Ensino Superior

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