ДаліНаступний посібник
Як створити рубрики оцінювання та тести за допомогою ШІ
Додатки
ПОСІБНИК із застосування
ШІ оцінювання та відгуки для вчителів
Оцінювання та зворотний зв’язок за допомогою штучного інтелекту означає використання штучного інтелекту для складання коментарів на основі рубрик і запропонованих балів для робіт студентів, які вчитель переглядає, редагує та затверджує.
На цій сторінці4 хвилини читання
Огляд
Це важливо, оскільки зворотний зв’язок є однією з найбільш трудомістких частин навчання, але оцінка ШІ може бути непослідовною або упередженою, тому вчитель має залишатися тим, хто приймає остаточне рішення.
Глибоке занурення
ШІ може допомогти у виконанні двох різних завдань: написання відгуків і пропозиція балів. Складання зворотного зв’язку є безпечнішим і кориснішим. З огляду на чітку рубрику та частину роботи студента, модель може створити конкретні коментарі, прив’язані до кожного критерію, швидше, ніж більшість людей можуть їх набрати. Виставлення балів є більш ризикованим, оскільки число заноситься до журналу оцінок і безпосередньо впливає на студентів. Кілька проблем точності добре відомі. Оцінки можуть змінюватися між повторами одного есе. Моделі можуть винагороджувати довжину та відшліфований словниковий запас замість міркувань. Їх може схилити впевнений тон. І вони можуть вигадувати докази, вихваляючи чи критикуючи речення, яких немає в роботі учня. Структуровані підказки та перевірка вчителя вловлюють більшу частину цього, але не в тому випадку, якщо вчитель лише переглядає. Справедливість — це окреме питання. Написання тих, хто вивчає англійську мову, або на діалектах, відмінних від стандартної академічної англійської, може бути оцінено суворіше за зовнішні особливості. Детектори запису штучного інтелекту є спорідненою пасткою. Вони ненадійні, і дослідження виявили, що деякі детектори непропорційно позначають нерідних англійських письменників. Оцінка детектора не повинна бути підставою для звинувачення. Деякі інструменти оцінювання використовують більш обмежений штучний інтелект. Наприклад, Gradescope може групувати схожі відповіді, щоб учитель оцінював кожну групу один раз. Учитель все ще визначає оцінку, а штучний інтелект займається сортуванням. Конфіденційність також застосовується. Студентська робота є частиною навчальної книжки. У Сполучених Штатах FERPA регулює, як це обробляти, тому використовуйте інструменти, схвалені районом, і видаляйте імена, де це можливо. Основна помилка полягає в тому, що оцінювання ШІ є об’єктивним, оскільки воно автоматизоване. Він застосовує шаблони, отримані з даних, включно з упередженнями даних. Працездатною моделлю є штучний інтелект для чернеток, вчитель для рішень і чесність зі студентами щодо того, як створювався зворотній зв’язок. Це найкраще підходить для частих формуючих зворотних зв’язків з низькими ставками, а не для остаточних оцінок.
Стратегічний вплив
Створіть вибір
Розробка на рівні програми визначає, чи покращує ШІ реальні результати.
Команда та робочий процес
Хороша інтеграція робочого процесу підвищує продуктивність, якій користувачі довіряють.
Ризики та безпека
Добре розроблені варіанти використання зменшують втому від змін і ризик впровадження.
Майбутнє оцінювання ШІ та відгуків для вчителів
Навчальні платформи вбудовують зворотній зв’язок зі штучним інтелектом у робочі процеси завдань, і все більше округів, ймовірно, опублікують правила щодо того, коли штучний інтелект може пропонувати бали та що має бути розкрито учням і сім’ям. Кращі інструменти калібрування та зворотний зв’язок, пов’язаний із доказами, можуть зменшити деякі проблеми з точністю, але питання щодо упередженості та підзвітності не зникнуть лише через технічні виправлення. Найбільш виправданим напрямком є більш частий, швидший формуючий зворотній зв’язок, коли вчителі зберігають авторитет над оцінками. Незалежне дослідження впливу на різні групи студентів матиме більше значення, ніж заяви постачальника.
Реалізація в реальному світі
Учитель англійської мови дає асистенту рубрику есе із чотирма критеріями та одне анонімне есе, а потім просить надати дві сильні сторони та один наступний крок для кожного критерію з короткою цитатою з есе як доказ.
Учитель фізики використовує платформу оцінювання, яка групує подібні відповіді на запитання з короткою відповіддю, тож уся група може отримати однаковий бал і коментарі одразу після того, як учитель перевірить це.
Учитель запускає набір чернеток класу за допомогою штучного інтелекту лише для формування зворотного зв’язку, читає кожен коментар перед тим, як опублікувати його, і видаляє той, який хвалив цитату, яку учень ніколи не писав.
Кафедра проводить калібрування, запропонувавши штучному інтелекту оцінити п’ять основних робіт, які викладачі вже оцінили, а потім порівнює бали штучного інтелекту з узгодженими балами, перш ніж вирішити, чи використовувати їх для зворотного зв’язку щодо чернеток.
Ризики та огорожі
Автоматизація несправного процесу може посилити існуючі проблеми.
Команди можуть надмірно автоматизувати роботу й усунути необхідне людське судження.
Якість може погіршуватися, якщо результати не оцінюються постійно.
Дорожня карта впровадження
Намалюйте поточний робочий процес і визначте крок із найбільшим тертям.
Визначте контрольні точки людини перед повною автоматизацією.
Навчіть користувачів підказкам, шляхам ескалації та стандартам якості.
Відстежуйте результати на рівні завдання, щоб підтвердити постійну цінність.
Продовжуйте досліджувати
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI Grading and Feedback for Teachers quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Часті запитання
Що таке оцінювання та відгуки AI для вчителів?
Оцінювання та зворотний зв’язок за допомогою штучного інтелекту означає використання штучного інтелекту для складання коментарів на основі рубрик і запропонованих балів для робіт студентів, які вчитель переглядає, редагує та затверджує. Це важливо, оскільки зворотний зв’язок є однією з найбільш трудомістких частин навчання, але оцінка ШІ може бути непослідовною або упередженою, тому вчитель має залишатися тим, хто приймає остаточне рішення.
Відповідно до посібника, яка робота зі штучного інтелекту є безпечнішою та кориснішою?
Складання зворотного зв’язку є менш ризикованим, ніж підрахунок балів, що безпосередньо впливає на журнал оцінок.
Яка проблема з точністю передбачає, що ШІ хвалить речення, яких немає в роботі учня?
Моделі можуть вигадувати цитати, тому перевірка процитованих доказів на подані питання має значення.
Що в посібнику сказано про детектори письма штучного інтелекту?
Дослідження виявили упередженість щодо немісцевих письменників, тому оцінка детектора не повинна бути підставою для звинувачення.
Як працює функція групування відповідей Gradescope, як описано в посібнику?
ШІ сортує відповіді, а вчитель визначає оцінку для кожної групи.
Які автоматичні перевірки фіксують винайдені докази у зворотному зв’язку штучного інтелекту?
Якщо модель повинна цитувати докази, кожну цитату можна перевірити за текстом студента.
Продовжуйте вчитися
Пов'язані посібники
Інші посібники, вибрані для цієї теми