线上考试如何帮助阅卷员进行阅卷评分?

2022-12-05T17:41:05Z

介绍

随着世界进一步走向数字化并使用工具来提高学习的能力和效率,还有很多手动的东西可以数字化,以使任务更容易。最近,许多大学开始将描述性答案的评估数字化。 


人工智能和机器学习已经成为我们日常生活的重要组成部分,令人欣慰的是,它使我们的生活和日常工作比以前容易得多。


虽然大多数学术流程都以数字方式进行了简化,但描述性答案评估仍然是一个手动过程。


最近,许多知名组织已将描述性答案评估过程转变为数字方法。由于人工智能和机器学习正在影响我们生活的方方面面,机器学习很可能会影响描述性答案的检查方式。借助 AI 集成的描述性答案评估系统,可以自动评估描述性答案。


随着时间的推移,AI 集成工具不断完善。


机器学习算法不断从提供给它们的数据中学习,在输入大量描述性答案和标记模式后,机器学习可以帮助指导答案是否正确并符合要求。


为了了解人工智能如何帮助自动化描述性答案评估,让我们分析评估者考虑的每个因素。


评估者使用哪些因素来评估描述性答案?

1.准确性

答案的准确性及其与所提问题的相关程度。最好的答案是完全解决问题的答案。


人工智能如何帮助检查答案的准确性——人工智能从提供给它的数据中学习,在开始这个过程之前,评估者可以输入问题的理想答案,人工智能将答案的准确性分类为参考评估者提供的输入。


2.关键词

考官希望学生在答案中提及某些关键词,这些关键词因问题而异。当学生提到所需的关键字时,可以更容易地得出结论,即学生知道回答该特定问题背后的概念。


答案中可以有主关键字和次关键字,主关键字与答案直接相关,而次关键字与问题相关,但与主关键字紧密相关,而不是问题。


例如:


对于一个问题- 如果物质是酸性或碱性,如何识别?


理想的答案- 可以对溶液进行石蕊试纸,以了解该物质是酸性还是碱性。或者,也可以使用 pH 计。pH 计可以帮助我们了解 pH 值,它是衡量酸度或碱度的指标。


理想答案的主要关键词- 石蕊试纸、石蕊试纸、pH 计。


二级关键字构成了理想的答案——酸度、碱度、电势、氢浓度、电位计 pH 值、地衣衍生的石蕊。


人工智能如何提供帮助-一旦系统中的评估员根据预期答案输入关键字,人工智能实际上可以在几秒钟内扫描描述性答案以搜索关键字并标记这些关键字。此外,次要关键字的存在可以帮助您了解答案的准确性。


三、结构与概念

评估者检查答案的结构是否符合标准,以及他们是否将主题的概念应用到答案中以作为他们意见的基础。

人工智能如何提供帮助——人工智能/机器学习算法不断从模式中学习;如果评估者向系统提供一个/或多个理想答案,人工智能系统可以在几秒钟内分析答案的结构是否符合要求。系统可以进一步分配分数并通知评价者。


4.相关性

另一个因素是与问题相关的答案的相关性。学生所写的答案是否与给定的主题相关。 


人工智能如何提供帮助——正确概念的准确性、答案长度、结构和应用会累积影响答案的相关性。将数据输入人工智能系统后,人工智能工具可以判断答案是否相关,并据此打分。


5.答案的真实性

到目前为止讨论的所有其他因素都密切相关,但答案的真实性是一个非常重要的因素,因为它完全独立于其他因素,这意味着高度准确的答案可能并不真实。 


人工评估的一个主要限制是评估者可能无法轻易断定答案的真实性。


人工智能如何提供帮助——真实的答案是独一无二的,而不是从任何来源复制的。基于 AI 的评估工具可以与抄袭检查器集成,以自动断定答案的真实性,这也具有很高的置信度。

答卷评估的数字化有何帮助?

人工智能和机器学习可以作为评估描述性答案的指南。


在评估基于意见的答案时,它可以提供见解和事实,以检查答案的真实性和相关性。 


人工智能有助于更快地评估描述性答案,并通过在描述性答案的整个评估过程中提供指导,帮助教师更快地了解描述性答案。


它还将有助于更准确、更有效地标记和评估描述性答案。


最后,使用人工智能工具可以让教师批量标记和评估描述性答案,这样他们就可以比手动完成更多的工作。


结论

在评估描述性答案时,人工智能和机器学习的使用不仅可以使评估变得简单而且准确。


随着我们的教育以及技术在教育和学习中的使用不断增长,人工智能和机器学习的使用将很快在描述性答案的评估中得到实施。有了这些特性,难怪人工智能可以提高评估人员的效率。


由于人工智能和机器学习只会在日常生活中保持相关性并变得重要,因此可以公平地注意到,将人工智能和机器学习结合起来评估描述性答案将很快成为新常态。




马上开始组织在线考试