Автор teachonline.ca
Одним из направлений разработки и внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в образовании является оценка учащихся.
Значительные инвестиции были вложены в инструменты оценки и разработки ИИ: только в 2022 году было инвестировано 166 миллионов долларов США. Более 15% компаний EdTech ориентированы на оценку.
Есть семь основных событий, за которыми стоит следить.
1. Оценка в масштабе
ИИ уже много лет используется для поддержки обучения и оценивания учащихся. Используя работы, которые сначала оцениваются преподавателями, системы оценивания ИИ изучают, как применяются критерии оценки, а затем применяют эти критерии в масштабе. Всего 15 отмеченных работ могут привести к тому, что система ИИ сможет точно оценить 10 000 работ. Системы ИИ могут делать это для различных форм оценок, от решения математических задач до коротких или длинных эссе и множественного выбора.
Эти инструменты также могут оценивать одно и то же задание на разных языках без учета внешних факторов, таких как почерк, культура или язык, который выбрал учащийся.
Хотя таких систем много, проблемой для преподавателей является доступность, обучение использованию этих систем и время, необходимое для обучения системы выставлению надлежащих оценок.
2. Автоматическая генерация заданий
Одной из задач инструкторов является разработка инструмента оценки, будь то формирующая оценка, предназначенная для помощи в обучении, или итоговая оценка, предназначенная для выставления оценки за обучение.
ИИ может генерировать элементы, используемые в тестах, экзаменах и оценках. Преподаватель создает модель элемента, показывая системе, как выглядит идеальный тест или набор тестов. Затем система генерирует образцы, которые можно уточнить. Например, если оценка обычно состоит из 10 пунктов — четыре по ключевым знаниям, три по проверке используемых знаний и три по альтернативным подходам к решению проблем — система ИИ повторяет этот подход в каждом создаваемом образце теста. Как только «образцы» ИИ подтверждены или изменены инструктором, система ИИ генерирует тысячи версий теста.
Из-за объема созданных эквивалентных тестов учащиеся могут перейти от периодического оценивания к оцениванию по требованию. Вместо того, чтобы писать экзамен в конкретную дату, они могут попросить пройти тестирование в любое время. Их тест отличается от других с точки зрения конкретных вопросов, но проверяемые знания и понимание в каждом случае идентичны.
3. ИИ и взаимооценка
Одним из аспектов практики оценивания, который значительно расширился за последнее десятилетие, является использование программного обеспечения для поддержки взаимного оценивания. Такие услуги, как Kritic, Peerceptiv® и Teammates
все используют интеллектуальные технологии и искусственный интеллект для обеспечения справедливой и надлежащей коллегиальной оценки.
Они делают это:
- Предложение руководств и помощи оценщикам студентов во время индивидуальных проверок, чтобы помочь им лучше давать обратную связь однокурсникам.
- Интеграция моделей вероятностного анализа и анализа текста для повышения точности выставленных оценок и устранения предвзятости и «компромиссных» сделок между учащимися.
- Разработка отзывов о стратегиях обзора, которые позволяют коллегам оценивать и анализировать работу друг друга в качестве оценщиков.
- Использование механизма выборочной проверки, чтобы помочь инструкторам оптимально контролировать процесс взаимной оценки, чтобы обеспечить согласованность в группе оценщиков.
4. ИИ и проектное обучение и оценка
Результативное проектное обучение направлено на демонстрацию обучения в действии — применение знаний, возможностей и навыков в проекте и использование этого опыта для улучшения и обогащения обучения.
В идеале, знания, навыки и способности должны быть оценены до начала проекта, во время проекта (несколько раз) и в конце, чтобы можно было отобразить результаты обучения. ИИ можно использовать для создания соответствующих инструментов оценки.
Продукты ИИ, такие как ChatGPT или другие формы чат-ботов используются для поддержки опыта студентов. Инструменты предоставляют рекомендации о том, как выполнить задачу, находят видеоролики или инструменты для развития навыков и предоставляют ресурсы, которые могут поддерживать работу над проектом в режиме 24/7.
Системы с поддержкой ИИ, такие как Valid-8 поддерживают оценку компетенций, продемонстрированную доказательствами, представленными в различных форматах: видео, аудио или текст или их комбинация. Используя искусственный интеллект для автоматизации перекрестных ссылок на заявления о компетенции и основанные на задачах доказательства, Valid-8 может ускорить выполнение юридически защищенных задач, связанных с компетенциями.
5. Поддержка инклюзии
Существует значительная возможность для поддержки с поддержкой ИИ, чтобы помочь учащимся с исключительными способностями.
- Слабовидящие учащиеся могут преобразовывать текст в речь и речь в текст, что позволяет им выполнять тесты, созданные для зрячих.
- Текст или аудио могут быть переведены для учащихся, чей родной язык не совпадает с языком обучения. Оценка может быть мгновенно переведена с одного языка на другой, а ответы, написанные на их родном языке, могут оцениваться так, как если бы они были написаны на языке обучения.
- Субтитры к видео, генерируемые автоматически, могут позволить глухим или слабослышащим людям полностью понять сеанс Zoom или общение лицом к лицу.
- Для учащихся с нарушениями речи Voiceitt использует машинное обучение для распознавания уникальных моделей речи говорящих, распознает любые неправильные произношения и нормализует речь перед созданием вывода аудио или текста.
- Учащиеся, использующие язык жестов, теперь могут использовать поддерживаемый ИИ навык на Amazon Alexa, который преобразует их жесты в речь, что позволяет их понять тем, у кого нет навыков жестов.
- Есть много разработок, связанных со студентами с исключительными способностями. Многие люди в сообществе разработчиков ИИ привержены принципам справедливости и инклюзивности и прилагают все усилия, чтобы обеспечить полное участие этих студентов в их обучении.
6. Проверка на списывание
Когда ИИ просматривает работу учащегося, он также может автоматически проверять на плагиат и другие формы мошенничества (например, два или более учащихся в одной группе дают одинаковые ответы). Системы искусственного интеллекта также могут сравнивать образцы почерка из прошлой работы студентов с их экзаменационными материалами, чтобы убедиться, что студент, сдавший экзамен, является тем же человеком, который сдавал задания во время курса.
Системы прокторинга ИИ такие как Examonline, ProctorEdu или Examroom также могут использовать биометрию — распознавание лиц и распознавание отпечатков пальцев - а также техническую экспертизу письма, чтобы определить, действительно ли студент, пишущий экзамен, является тем человеком, за которого он себя выдает. Такие системы также отслеживают активность в пространстве, которое использует ученик, чтобы убедиться, что он не жульничает.
7. Что дальше?
Учитывая рост описанных инструментов с поддержкой ИИ, мы можем ожидать появления большего количества сертификатов только для оценки, таких как те, которые предлагает Университет Висконсина, более широкое развертывание оценки по запросу и более широкое использование оценки на основе компетенций.
Хотя некоторые преподаватели и инструкторы больше обеспокоены академическими проступками, другие будут использовать появление высокофункциональных систем искусственного интеллекта, чтобы изменить и улучшить методы оценивания студентов.