Alors que les étudiants du Texas passent leurs examens STAAR cette semaine, ils participeront à une toute nouvelle méthode révolutionnaire d’évaluation des écoles de l’État. L’Agence de l’Éducation du Texas (TEA) a présenté un « moteur de notation automatisé » pour les questions ouvertes des examens STAAR (State of Texas Assessment of Academic Readiness). Cette technologie, utilisant le traitement du langage naturel et l’intelligence artificielle via des chatbots, révolutionnera le processus de notation, ce qui permettra à l’agence étatique d’économiser des millions de dollars annuellement.
Le redessinage de l’examen STAAR en 2023, avec davantage de questions ouvertes, a posé un défi en termes de notation. L’agence a réalisé que la correction manuelle de ces réponses était fastidieuse et coûteuse. Pour résoudre ce problème, l’agence a mis au point un système de notation automatisé reproduisant la notation humaine. Le système a été formé sur un échantillon de terrain de 3 000 réponses qui ont subi deux rounds de notation humaine. En apprenant les caractéristiques de ces réponses, le moteur de notation automatisé peut attribuer précisément des notes aux futures soumissions des étudiants.
Lors des examens de ce printemps, l’ordinateur notera d’abord toutes les réponses construites. Cependant, pour garantir l’exactitude, un quart des réponses seront à nouveau notées par des humains. Si l’ordinateur a peu de confiance en sa note attribuée ou rencontre une réponse qu’il ne reconnaît pas, il renverra automatiquement la réponse à un évaluateur humain pour une évaluation supplémentaire.
La TEA insiste sur le maintien des processus de contrôle de qualité mis en place avec des évaluateurs humains avec le système de notation automatisé. Les administrateurs des tests examineront un résumé des résultats quotidiennement pour s’assurer qu’ils correspondent aux attentes. De plus, un échantillon aléatoire de réponses sera remis à des humains pour une révision, garantissant ainsi l’exactitude et la cohérence continues du processus de notation.
Alors que la TEA précise que le moteur de notation n’est pas considéré comme de l’intelligence artificielle, des inquiétudes ont été soulevées par les éducateurs et les parents. Certains éducateurs ont été surpris par la décision de mettre en œuvre une technologie automatisée et expriment le besoin d’un consensus et d’une évaluation minutieuse de son équité. L’agence, cependant, affirme que le système de notation n’a pas de capacités autonomes et dépend uniquement de sa programmation originale.
**FAQ:**
1. Est-ce que le système de notation automatique remplacera complètement les évaluateurs humains ?
Non, le système de notation automatisé est conçu pour aider et simplifier le processus de notation. Un quart des réponses seront toujours renvoyées à des évaluateurs humains pour garantir l’exactitude.
2. Comment le système de notation automatisé a-t-il été développé ?
La TEA a rassemblé un échantillon de 3 000 réponses qui ont été notées par des humains. Ces réponses ont ensuite été utilisées pour former le moteur de notation automatisé afin de reproduire la notation humaine.
3. Que se passe-t-il si l’ordinateur rencontre une réponse qu’il ne reconnaît pas ?
Dans de tels cas, la réponse sera automatiquement renvoyée à un évaluateur humain pour une évaluation supplémentaire.
4. Comment les processus de contrôle de qualité seront-ils maintenus avec le système de notation automatisé ?
Les révisions quotidiennes des résultats par les administrateurs des tests et l’échantillonnage aléatoire des réponses pour une révision humaine garantiront un contrôle de qualité continu.
*L’industrie de l’automatisation des systèmes de notation dans le secteur de l’éducation est une tendance notable alors que les écoles et les agences de test cherchent à améliorer l’efficacité et l’exactitude du processus d’évaluation. Les systèmes de notation automatique offrent des avantages significatifs tels qu’une correction plus rapide, des coûts réduits et des critères de notation standardisés à travers le tableau. La technologie derrière ces systèmes implique souvent le traitement du langage naturel et des algorithmes d’apprentissage automatique, permettant des évaluations plus nuancées des réponses ouvertes.*
*Le marché des systèmes de notation automatique dans l’éducation devrait connaître une croissance significative dans les années à venir.*
Sources:
texastribune.org
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