Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
Cách tạo thang đánh giá và câu hỏi chấm điểm bằng AI
Ứng dụng
HƯỚNG DẪN ứng dụng
Chấm điểm và phản hồi bằng AI có nghĩa là sử dụng AI để soạn thảo các nhận xét dựa trên phiếu tự đánh giá và điểm đề xuất cho bài tập của học sinh để giáo viên xem xét, chỉnh sửa và phê duyệt.
Điều này quan trọng vì phản hồi là một trong những phần tốn nhiều thời gian nhất trong quá trình giảng dạy nhưng việc chấm điểm bằng AI có thể không nhất quán hoặc sai lệch, vì vậy giáo viên phải là người đưa ra quyết định cuối cùng.
AI có thể trợ giúp hai công việc khác nhau: viết phản hồi và gợi ý điểm số. Soạn thảo phản hồi là cách an toàn hơn, hữu ích hơn. Với một phiếu đánh giá rõ ràng và một phần bài tập của học sinh, một mô hình có thể đưa ra những nhận xét cụ thể gắn liền với từng tiêu chí nhanh hơn hầu hết mọi người có thể gõ chúng. Việc chấm điểm rủi ro hơn vì một con số được đưa vào sổ điểm và ảnh hưởng trực tiếp đến học sinh. Một số vấn đề về độ chính xác đã được biết đến. Điểm có thể thay đổi giữa các lần chạy trên cùng một bài luận. Các mô hình có thể khen thưởng độ dài và vốn từ vựng trau chuốt hơn là lý luận. Họ có thể bị ảnh hưởng bởi giọng điệu tự tin. Và họ có thể bịa ra bằng chứng, khen ngợi hoặc phê bình những câu không có trong bài làm của học sinh. Những lời nhắc có cấu trúc và phần đánh giá của giáo viên nắm bắt được hầu hết những điều này, nhưng sẽ không xảy ra nếu giáo viên chỉ đọc lướt qua. Sự công bằng là một mối quan tâm riêng biệt. Bài viết của những người học tiếng Anh, hoặc bằng các phương ngữ khác với tiếng Anh học thuật tiêu chuẩn, có thể bị đánh giá khắt khe hơn về những đặc điểm bề ngoài. Máy phát hiện chữ viết AI là một cái bẫy liên quan. Chúng không đáng tin cậy và nghiên cứu đã phát hiện ra rằng một số máy dò gắn cờ các nhà văn không phải người Anh bản địa một cách không cân đối. Điểm của máy dò không phải là cơ sở để buộc tội. Một số công cụ chấm điểm sử dụng AI hạn chế hơn. Ví dụ: Gradescope có thể nhóm các câu trả lời giống nhau để giáo viên chấm điểm cho mỗi nhóm một lần. Giáo viên vẫn quyết định điểm và AI xử lý việc phân loại. Quyền riêng tư cũng được áp dụng. Bài tập của học sinh là một phần của hồ sơ giáo dục. Tại Hoa Kỳ, FERPA quản lý cách xử lý vấn đề này, vì vậy hãy sử dụng các công cụ được quận phê duyệt và xóa tên nếu có thể. Quan niệm sai lầm chính là việc chấm điểm AI là khách quan vì nó được tự động hóa. Nó áp dụng các mẫu đã học được từ dữ liệu, bao gồm cả các thành kiến của dữ liệu đó. Mô hình khả thi là AI cho các bản nháp, giáo viên đưa ra quyết định và sự trung thực với học sinh về cách đưa ra phản hồi. Nó hoạt động tốt nhất cho những phản hồi mang tính hình thành thường xuyên, ít rủi ro, chứ không phải cho điểm cuối cùng.
Thiết kế cấp ứng dụng xác định liệu AI có cải thiện kết quả thực tế hay không.
Tích hợp quy trình làm việc tốt sẽ giúp tăng năng suất mà người dùng có thể tin tưởng.
Các trường hợp sử dụng có phạm vi phù hợp giúp giảm bớt sự mệt mỏi khi thay đổi và rủi ro triển khai.
Các nền tảng học tập đang xây dựng phản hồi của AI vào quy trình làm bài tập và nhiều học khu hơn có thể sẽ công bố các quy tắc về thời điểm AI có thể đề xuất điểm số cũng như những nội dung phải tiết lộ cho học sinh và gia đình. Các công cụ hiệu chỉnh tốt hơn và phản hồi liên quan đến bằng chứng có thể làm giảm một số vấn đề về độ chính xác, nhưng các câu hỏi về sự thiên vị và trách nhiệm giải trình sẽ không biến mất chỉ bằng các sửa chữa kỹ thuật. Hướng đi có thể bảo vệ nhất là phản hồi mang tính xây dựng thường xuyên hơn, nhanh hơn, với việc giáo viên nắm quyền kiểm soát điểm số. Nghiên cứu độc lập về tác dụng đối với các nhóm sinh viên khác nhau sẽ quan trọng hơn tuyên bố của nhà cung cấp.
Một giáo viên tiếng Anh đưa cho trợ giảng một phiếu đánh giá bài luận tranh luận gồm bốn tiêu chí và một bài luận ẩn danh, sau đó yêu cầu hai điểm mạnh và một bước tiếp theo cho mỗi tiêu chí, kèm theo một trích dẫn ngắn từ bài luận làm bằng chứng.
Giáo viên vật lý sử dụng nền tảng chấm điểm để nhóm các câu trả lời giống nhau cho một câu hỏi có câu trả lời ngắn, nhờ đó cả nhóm có thể nhận được cùng số điểm và nhận xét ngay lập tức sau khi giáo viên đánh giá.
Một giáo viên chạy một tập hợp các bản nháp trong lớp thông qua AI chỉ để lấy phản hồi mang tính xây dựng, đọc từng nhận xét trước khi đưa ra và xóa nhận xét khen ngợi một câu trích dẫn mà học sinh chưa bao giờ viết.
Một bộ phận hiệu chỉnh bằng cách cho điểm AI vào năm bài viết mà giáo viên đã chấm điểm, sau đó so sánh điểm AI với điểm đã thống nhất trước khi quyết định có sử dụng điểm đó cho phản hồi dự thảo hay không.
Tự động hóa một quy trình bị hỏng có thể khuếch đại các vấn đề hiện có.
Các nhóm có thể tự động hóa quá mức và loại bỏ sự phán xét cần thiết của con người.
Chất lượng có thể thay đổi nếu kết quả đầu ra không được đánh giá liên tục.
Lập sơ đồ quy trình làm việc hiện tại và xác định bước có mức độ ma sát cao nhất.
Xác định các điểm kiểm tra của con người trước khi tự động hóa hoàn toàn.
Đào tạo người dùng về lời nhắc, đường dẫn leo thang và tiêu chuẩn chất lượng.
Theo dõi kết quả ở cấp độ nhiệm vụ để xác nhận giá trị bền vững.
Free newsletter
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
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
Chấm điểm và phản hồi bằng AI có nghĩa là sử dụng AI để soạn thảo các nhận xét dựa trên phiếu tự đánh giá và điểm đề xuất cho bài tập của học sinh để giáo viên xem xét, chỉnh sửa và phê duyệt. Điều này quan trọng vì phản hồi là một trong những phần tốn nhiều thời gian nhất trong quá trình giảng dạy nhưng việc chấm điểm bằng AI có thể không nhất quán hoặc sai lệch, vì vậy giáo viên phải là người đưa ra quyết định cuối cùng.
Việc soạn thảo phản hồi có rủi ro thấp hơn so với việc chấm điểm, điều này ảnh hưởng trực tiếp đến sổ điểm.
Các mô hình có thể phát minh ra các trích dẫn, đó là lý do tại sao việc kiểm tra bằng chứng được trích dẫn để chống lại bài nộp lại quan trọng.
Nghiên cứu đã phát hiện ra sự thiên vị đối với những người viết không phải là người bản xứ, vì vậy điểm số của người dò tìm không phải là cơ sở để buộc tội.
AI sắp xếp câu trả lời và giáo viên quyết định điểm cho mỗi nhóm.
Nếu người mẫu phải trích dẫn bằng chứng thì mỗi trích dẫn có thể được đối chiếu với văn bản của học sinh.
Tiếp tục học hỏi
Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này
Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
Cách tạo thang đánh giá và câu hỏi chấm điểm bằng AI
Ứng dụng