UMA ANÁLISE DE VIÉS EM MODELOS DE LINGUAGEM
DE GRANDE ESCALA APLICADOS AO ENSINO DE INGLÊS
Vieses preconceituosos; Inteligência Artificial; Modelos de Linguagem
de Grande Escala; Processamento de Linguagem Natural; Ensino de Inglês.
Diante da crescente presença da Inteligência Artificial no ensino de línguas, especialmente
por meio de modelos de linguagem de grande escala (LLMs), esta pesquisa investiga se 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 falantes de português.
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.