3.1. Modelos de Avaliação Holística
A disseminação de ferramentas de inteligência artificial generativa no ensino superior exige uma revisão crítica dos instrumentos avaliativos tradicionais, cujas vulnerabilidades estruturais comprometem a verificação da autoria discente. Sob a perspectiva da integridade acadêmica, a simples tentativa de contenção punitiva mostra-se insuficiente frente à sofisticação dos modelos de linguagem em larga escala. A preservação da autenticidade do pensamento reflexivo depende da transição de instrumentos sumativos padronizados para modelos de avaliação holística (ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN EDUCATION..., 2024), capazes de integrar o processo investigativo à governança institucional e ética (GOVERNING ACADEMIC INTEGRITY..., 2025). No contexto das instituições brasileiras de ensino superior, essa mudança paradigmática requer que o planejamento pedagógico contemple o engajamento discente e a promoção da aprendizagem autorregulada (IMPACT OF GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE..., 2026). Ao aplicar esse arcabouço conceitual à realidade universitária brasileira, observa-se que a ênfase em etapas processuais, resolução orientada de problemas e defesas argumentativas neutraliza a dependência de sistemas falíveis de detecção algorítmica. Desse modo, a resposta institucional à inteligência artificial consolida-se na reestruturação didática formativa, assegurando tanto a honestidade intelectual quanto o desenvolvimento crítico do corpo discente.