ИИ В ОЦЕНКЕ: АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ, ИХ ОГРАНИЧЕНИЯ И ИНТЕГРАЦИЯ В ФОРМИРУЮЩУЮ И ИТОГОВУЮ ОЦЕНКУ

Аннотация

Быстрое развитие искусственного интеллекта (ИИ) оказало значительное влияние на различные сферы, включая образование. Одним из наиболее преобразующих применений ИИ в этой области является разработка автоматизированных систем оценок. Эти системы используют машинное обучение (МО) и обработку естественного языка (НЛП) для эффективной, точной и справедливой оценки успеваемости учащихся. Автоматизируя процесс оценки, системы на основе ИИ облегчают нагрузку на педагогов, предоставляют своевременную обратную связь учащимся и улучшают общий процесс оценки. Кроме того, они позволяют проводить масштабный анализ данных для выявления закономерностей обучения и предлагать персонализированные рекомендации. Однако, несмотря на свои преимущества, системы оценок на основе ИИ сталкиваются с рядом проблем, включая предвзятость алгоритмов ИИ, недостаточную адаптивность к новым педагогическим методам и этические проблемы, связанные с конфиденциальностью данных и справедливостью. В этой статье исследуется роль ИИ в автоматизированной оценке, его преимущества, ограничения и этические соображения, а также обсуждаются стратегии интеграции ИИ как в формативную, так и в итоговую оценку для улучшения результатов обучения.