Kakav je utjecaj umjetne inteligencije na budućnost ocjenjivanja?
Posve je očito da umjetna inteligencija, odnosno AI, posebno zaokuplja pozornost i redefinira mnoge industrije; obrazovanje nije iznimka. Pojava umjetne inteligencije u rješenjima za ocjenjivanje ponudila je inovaciju u rješavanju tradicionalnih pristupa, čineći ih pravilno prilagođenima, učinkovitijima po veličini i učinkovitijima. Zajedno s modernim AI tehnologijama i algoritmima, procjene su sada u poziciji da budu puno pronicljivije, individualiziranije i dinamičnije nego ikad prije. AI u rješenjima za ocjenjivanje AI je omogućio promjenu u pristupu dizajniranju ocjenjivanja. Ocjenjivanje više nije ograničeno na stjecanje znanja, već može prijeći na istraživanje razine razumijevanja, primjene i evaluacije. Ocjenjivanje učenika korištenjem umjetne inteligencije u rješenjima za ocjenjivanje osmišljeno je na način da pravednost, potreba za točnošću i brzinom mogu dodati vrijednost ocjenjivanju. Individualizirani putovi učenja i evolucijska ocjenjivanja Konvencionalna ocjenjivanja su jedinstvena i predloška i ne pokrivaju nedostatke u učenju svakog pojedinca. AI može biti bolji, integrirajući prilagodljive procjene koje mogu prilagoditi razinu pitanja ovisno o tome koliko brzo ili što učenik već zna. Osigurava da učenik napreduje u aspektima koji trebaju najviše izoštravanja, čime u ovom slučaju učenici izbjegavaju nepotreban trud. Kako to radi: alati za ocjenjivanje pokretani umjetnom inteligencijom analiziraju učenikove odgovore u stvarnom vremenu, prilagođavajući težinu i vrstu pitanja na temelju izvedbe. Konkretno, ako učenik stalno briljira u određenim aspektima, AI sustav to tumači i nudi kompleksnije razumijevanje takvih predmeta. Samo niska područja podliježu više činjeničnim pitanjima temelja. Utjecaj: Velika prednost takvog jamstva je to što dopuštaju angažman učenika kroz njihove stilove učenja što dovodi do manjeg odugovlačenja zadataka i zadataka općenito. Prilagodbu do ovog stupnja teško je postići konvencionalnim načinima, ali je moguća uz sustave ocjenjivanja temeljene na A. Poboljšana preciznost i pravednost u ocjenjivanju Korištenje rješenja i usluga ocjenjivanja vođenih umjetnom inteligencijom može biti korisno u smanjenju nekih oblika pristranosti i nedosljednosti povezanih s ljudskim obilježavanje. Svrha algoritma je procijeniti odgovore unutar okvira pravila utvrđenih danim skupom podražaja. Automatsko ocjenjivanje i ocjenjivanje: tehnologije umjetne inteligencije sada se uglavnom primjenjuju u kontekstu računalnih testova u ocjenjivanju pitanja objektivnog tipa koja su u formatu višestrukog izbora, ali se postupno kreću u smjeru ocjenjivanja subjektivnih tipova. Ocjenjivanje eseja i pisanih komponenti temeljeno na umjetnoj inteligenciji moguće je zahvaljujući NLP metodama korištenim u softveru koje mogu odrediti čimbenike kao što su koherentnost, gramatika i relevantnost za temu. Ishod: AI redefinira ocjenjivanje budući da pruža nepristrano sredstvo u ocjenjivanju učenika čineći obrazovni sustav stabilnim. AI osigurava da učenici budu pošteno i pouzdano ocijenjeni bez obzira na pozadinu što daje povjerenje u ocjenu. Analiza i procjena performansi u stvarnom vremenu Pokazalo se da je najuočljiviji učinak umjetne inteligencije mogućnost trenutne povratne informacije usmjerene na djelovanje. Kada su u pitanju tradicionalni sustavi ocjenjivanja i evaluacije, učenici bi mogli provesti dane, ako ne i tjedne, bez povratnih informacija, što otežava napredovanje učenja. Na primjer, rješenja za ocjenjivanje koja iskorištavaju AI mogu pružiti povratne informacije odmah nakon ocjenjivanja, omogućujući učenicima da znaju što trebaju poboljšati ili učiniti dobro u sljedećem ocjenjivanju. Trenutačni uvidi: AI, nakon što se implementira, može dohvatiti podatke bilo kojeg učenika u ocjenjivanju pružajući učenicima i njihovom učitelju korisne informacije kao što je koje konkretno znanje učeniku nedostaje i u kojem je statusu napredovalo njihovo učenje. AI, na primjer, može utvrditi da je učenik uvijek loš u nekoj vrsti pitanja, što potiče daljnju obuku u tom području. Utjecaj: Jedna od prednosti ove značajke je da učenici mogu poboljšati svoju izvedbu čim im učitelj ukaže na njihove pogreške. Osim takve motivacije, ovakav oblik povratne informacije pozitivno dovodi do akademskog poboljšanja studenata. Teleškolovanje i sveobuhvatni modeli ocjenjivanja U eri online školovanja, postalo je mnogo lakše usvojiti i integrirati AI za dizajniranje ocjenjivanja za sve učenike na daljinu. Međutim, kako bi takve platforme bile učinkovite, ocjenjivanja moraju moći primiti razumno veliki broj učenika, što je uobičajeno u ustanovama s učenicima iz različitih mjesta. Mrežni nadzor i sigurnost ispita – kako se to radi: Za očuvanje poštenja mrežnih procjena, sustavi nadzora temeljeni na umjetnoj inteligenciji pokazali su se vrlo učinkovitima. AI, upravljanje učenicima kroz njihove web kamere i traženje bilo kakvih šansi pomaže u otkrivanju mogućeg slučaja kada dođe do varanja. Također, softver za prepoznavanje lica i drugi biometrijski podaci omogućuju potvrđivanje identiteta učenika tako da sve procjene mogu biti sigurne i pouzdane. Utjecaj: Sposobnost umjetne inteligencije da održava odgovarajuće i skalabilne postupke ocjenjivanja koristi priliku obrazovnim ustanovama da prošire svoje granice i tako omoguće pružanje usluga obrazovanja i ocjenjivanja većem broju ljudi. AI u ocjenjivanju: izazovi i etička razmatranja Prvi i najvažniji izazov koji AI donosi, kao i njegove prednosti, je onaj koji je teško izvesti. Moraju postojati rješenja koja nude škole i tvrtke koje se bave ocjenjivanjem AI-a s obzirom na sigurnosne povrede koje će se vjerojatno dogoditi. Još jedna prepreka koju stvara korištenje umjetne inteligencije je kompliciraniji odgovor. Algoritmi umjetne inteligencije uvelike ovise o sljedećim povijesnim podacima u svojoj obuci i ponavljajućim procesima. Na taj način postojeća zaostajanja u AI tehnologijama mogu postojati i proširiti se na mnoge korisnike, izazivajući razne etičke probleme. Najjača, ali najneodređenija točka interakcije između ljudskih edukatora i AI rješenja. Ključno mjesto ograničenja, također, zauzimaju ljudski učitelji, čiji bi pristup mogao biti kritičan u uspostavljanju normi pravednosti za sustave automatiziranog ocjenjivanja AI-jem. Zaključak Utjecaj umjetne inteligencije u budućnosti ocjenjivanja je golem u prelasku konvencionalnih ispitivanja na automatizirane, prilagodljive i pravedne metodologije. Zahvaljujući procjenama koje pokreće umjetna inteligencija, povratne informacije mogu se primiti trenutno, proces ocjenjivanja može se automatizirati, a ocjenjivanja se mogu izvoditi u sigurnom okruženju bez obzira na zemljopisni položaj, što i učenicima i nastavnicima omogućuje maksimalno učenje. Iako postoje prepreke poput zaštite podataka i pristranosti u algoritmima, budućnost ocjenjivanja s umjetnom inteligencijom čini se učinkovitom i utjecajnom koja će propagirati obrazovanje učenicima u svim krajevima svijeta. Ključni zaključci Ideja personaliziranog obrazovanja oživljena je zahvaljujući procjenama temeljenim na umjetnoj inteligenciji koje mijenjaju pitanja u skladu s potrebama i snagom učenika. AI poboljšava točnost i pravednost ocjenjivanja, pružajući nepristrane procjene kroz dosljedne algoritme temeljene na kriterijima. Rupe u znanju uklanjaju se zahvaljujući povratnim informacijama o znanju učenika putem umjetne inteligencije u stvarnom vremenu.
