Uma análise de viés em modelos de linguagem de grande escala aplicados ao ensino de inglês

Abstract

Diante da crescente presença do campo da Inteligência Artificial no ensino de inglês na educação básica, especialmente por meio de modelos de linguagem de grande escala (LLMs), esta pesquisa instiga sistemas como o ChatGPT - modelo GPT-5 da OpenAI, DeepSeek-V2 e Gemini 2.5 Flash reproduzem ou não vieses preconceituosos ao serem utilizados no ensino de inglês para alunos brasileiros. Diferentemente de estudos que partem da suposição de que tais vieses já estão presentes, este trabalho adota uma perspectiva empírica e exploratória, buscando verificar a existência, ou eventual ausência, de estereótipos linguísticos, sociais e culturais nas respostas geradas por essas IA generativas. Para isso, aplica-se uma metodologia combinada que envolve a Avaliação Holística de Modelos de Linguagem (HELM), o Teste Comportamental com Checklist e o Teste Datamórfico. Foram elaborados dez prompts baseados em situações reais de sala de aula, com foco em categorias sensíveis como gênero e profissões, etnia e nacionalidade, classe social e criminalidade, aparência e corpo. As respostas são analisadas quanto à presença ou não de estereótipos, desigualdades representacionais e omissão de pluralidade cultural. O estudo busca compreender em que medida essas tecnologias podem contribuir para um ensino de inglês inclusivo e crítico, ou, ao contrário, se reforçam narrativas hegemônicas excludentes. Os resultados pretendem subsidiar educadores e pesquisadores na tomada de decisões éticas e pedagógicas sobre o uso da IA em sala de aula, indicando potencialidades, limites e recomendações para mediação responsável