A maior universidade do México está forçando cerca de 58.000 candidatos a refazer seu exame de admissão pessoalmente depois que uma versão remota do teste supervisionada por IA produziu um aumento suspeito nas pontuações mais altas e alegações generalizadas de trapaça. A decisão da Universidade Nacional Autônoma do México, conhecida como UNAM, é um dos casos mais dramáticos da rápida adoção da vigilância de exames alimentada por IA no ensino superior.
O caso destaca a tensão crescente entre as instituições que se apressam em adoptar a supervisão automatizada e a realidade de que os sistemas de monitorização de IA podem ser contornados. Para saber mais sobre como a IA está remodelando as instituições, consulte nossas notícias de última hora sobre IA.
O que deu errado
No início deste verão, quase 160.000 candidatos fizeram o exame de admissão da UNAM de forma totalmente remota – uma novidade para a instituição. Ao longo de várias semanas, do final de maio ao início de junho de 2026, os alunos completaram o teste de 120 perguntas em casa usando um navegador "lockdown" e um software de supervisão de webcam com tecnologia de IA.
Os resultados tiveram pouca semelhança com os anos anteriores. Entre 2021 e 2025, 3,5% dos participantes do teste obtiveram pontuação 100 ou mais no exame. Este ano, 16,3% o fizeram. O aumento foi ainda mais pronunciado no topo: entre 2021 e 2025, apenas 0,9% dos candidatos obtiveram pontuação igual ou superior a 110, mas este ano 5,5% atingiram essa marca. Com efeito, as pontuações máximas praticamente quintuplicaram.
Essa anomalia estatística desencadeou acusações de fraude generalizada e levou a UNAM a convocar uma comissão de peritos para investigar. O painel já apresentou sua recomendação.
O exame de controle
A conclusão da comissão é contundente: a única maneira de restaurar a confiança é exigir que os candidatos façam pessoalmente um novo teste. A UNAM administrará o que chama de “exame de controle” e se aplicará não apenas àqueles que garantiram uma vaga com base nos resultados deste ano, mas também a todos que teriam sido admitidos com base nas pontuações mínimas de sucesso desde 2021. Aproximadamente 58 mil pessoas poderão ser afetadas.
Segundo a Gaceta UNAM, publicação oficial da universidade, o reitor pediu desculpas aos candidatos honestos que agora terão de se preparar e fazer novamente a prova, apesar de não terem feito nada de errado. Mesmo assim, o reitor defendeu a medida, chamando o exame de controle de “necessário para dar certeza e garantir equidade no acesso”.
O cronograma é apertado. As aulas estão atualmente programadas para começar em 10 de agosto de 2026, o que significa que a universidade terá que organizar e avaliar um exame presencial em massa para dezenas de milhares de candidatos em questão de dias, ou então atrasar o início do período acadêmico.
Como a supervisão falhou
O exame remoto contou com duas camadas de segurança. Segundo reportagem do El País, o teste exigia o LockDown Browser da Respondus, que bloqueia o ambiente de teste, impedindo a impressão, cópia, navegação na web e acesso a outros aplicativos durante o exame.
A UNAM também implantou um sistema de supervisão da Territorium que usava algoritmos de IA para monitorar a webcam de cada candidato. O sistema foi projetado para detectar quando outra pessoa ocupou o lugar do solicitante, quando telefones celulares ou fones de ouvido estavam em uso ou quando o solicitante saiu do enquadramento da câmera. Cada exame também contou com um supervisor humano para cada 150 inscritos, que recebia alertas automatizados e podia sinalizar irregularidades.
Estas medidas não funcionaram suficientemente bem. A UNAM acabou por cancelar quase 2 por cento do total de exames por questões de conduta não especificadas, mas a grande maioria das suspeitas de fraude parece ter escapado.
Como os alunos supostamente trapacearam
Uma reportagem do The New York Times da semana passada detalhou os métodos que os estudantes teriam usado para derrotar o monitoramento. De acordo com o Times, dicas de trapaça circulavam amplamente antes dos testes serem lançados. As contas online aconselharam os alunos a posicionar os monitores fora da moldura da webcam, onde pudessem acessar o ChatGPT ou outros modelos de IA. Outros sugeriram esconder fones de ouvido sob os cabelos ou contratar outra pessoa para fazer o exame fora das câmeras.
Como o exame era de múltipla escolha e não baseado em redação, era difícil detectar os sinais reveladores da assistência da IA, como respostas completas sendo coladas em caixas de texto de uma só vez. Os alunos também podem ter confiado em folhas de dicas, perguntas vazadas e outros métodos tradicionais de desonestidade acadêmica.
Um conto de advertência para supervisão de IA
O episódio da UNAM provavelmente repercutirá muito além do México. Universidades e organismos de certificação em todo o mundo investiram pesadamente em supervisão remota alimentada por IA, comercializada como uma forma escalonável de manter a integridade dos exames durante testes online e híbridos. A tecnologia promete substituir os vigilantes humanos pela vigilância algorítmica sempre ativa, mas o caso da UNAM sugere que os candidatos determinados ainda podem encontrar lacunas.
O incidente também levanta questões incômodas sobre justiça. Os candidatos honestos que seguiram as regras enfrentam agora o fardo de refazer o exame, enquanto a universidade deve absorver o custo logístico e os danos à reputação de uma implementação malfeita dos testes. A UNAM reconheceu o que chamou de probabilidade de o formato remoto ter sido comprometido, e a instituição está agora a pagar o preço por dar prioridade à conveniência em detrimento da fiabilidade comprovada da avaliação presencial.
Para as instituições que avaliam programas de testes remotos semelhantes, a lição da Cidade do México é preocupante: a supervisão da IA pode ser necessária, mas como garantia autónoma de integridade, está longe de ser suficiente.
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