Wykorzystanie sztucznej inteligencji w ocenie prac pisemnych: idea, stan aktualny, ryzyka, perspektywy

Author:

Pietrzykowski AdamORCID

Abstract

Pisanie esejów odgrywa kluczową rolę w rozwoju kompetencji niezbędnych na różnych poziomach edukacji, zwłaszcza w naukach humanistycznych. Jednocześnie eseje stanowią nieodzowny element oceny dydaktycznej. Współczesne technologie przetwarzania języka naturalnego (NLP) napędzane sztuczną inteligencją (SI) oferują nauczycielom możliwość wsparcia, a nawet automatycznego oceniania prac pisemnych (Automated Essay Scoring). Ze względu na istotne implikacje pedagogiczne i społeczno-kulturowe, technologie te są dziś przedmiotem licznych analiz. W artykule przedstawiono kompleksowy przegląd technologii AES, obejmujący jej historię i pierwsze koncepcje, aktualny stan użycia, modele działania oraz kluczowe obszary krytyki. Ponadto nakreślone zostało humanistyczne podejście do włączania AES w praktykę pedagogiczną, które skupia się na optymalizacji korzyści płynących z jej wykorzystania oraz na ograniczaniu zagrożeń, jakie może ona stwarzać dla humanistycznych wartości pedagogiki.

Publisher

Adam Mickiewicz University Poznan

Subject

General Energy

Reference37 articles.

1. Amorim, E., Cançado, M., Veloso, A. (2018). „Automated essay scoring in the presence of biased ratings”. W: Proceedings of the 2018 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Vol. 1, 229-237. New Orleans: Association for Computational Linguistics.

2. Bai, X., Stede, M. (2022). „A survey of current machine learning approaches to student free-text evaluation for intelligent tutoring”. International Journal of Artificial Intelligence in Education 28, 1–39.

3. Barshay, J. (2022). PROOF POINTS: A smarter robo-grader. The Hechinger report, https://hechingerreport.org/proof-points-a-smarter-robo-grader.

4. Christensen, C.M. (1997). The innovator’s dilemma: how new technologies cause great firms to fail. Harvard Business School Press.

5. Chung, G.K.W.K., Baker, E.L. (2003). „Issues in the reliability and validity of automated scoring of constructed responses”. W: M.D. Shermis & J. Burstein (red.), Automated essay scoring: A cross-disciplinary perspective. 23–40. Lawrence Erlbaum Associates Publishers.

Cited by 1 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献

1. Sztuczna inteligencja w procesie edukacji;Optimum. Economic Studies;2024

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3