In einer innovativen Wendung hat die Texas Education Agency (TEA) einen „automatisierten Notenmotor“ zur Bewertung offener Fragen bei den STARR-Prüfungen eingeführt. Diese bahnbrechende Initiative soll den Arbeitsaufwand für das Benoten erheblich reduzieren und eine neue Ära der Effizienz in der Bildungsbewertung einläuten.
Texanische Pioniere nutzen künstliche Intelligenz in akademischen Bewertungen
Die Schüler in Texas werden in diesem Jahr eine bildungstechnische Premiere erleben: Ein Teil ihrer STARR-Tests wird durch künstliche Intelligenz (KI) benotet. Die STARR-Prüfungen, eine Reihe von Tests, die von der TEA überwacht werden, sind dazu gedacht, das Verständnis der Schüler auf jedem Altersniveau zu messen und ihre Bereitschaft für weitere akademische Herausforderungen festzustellen. Während das Kernziel der Tests unverändert bleibt, stellt die Verwendung von KI im Benotungsprozess eine signifikante Veränderung in der Bildungspraxis dar.
Der Texas Tribune berichtet, dass die Integration von KI in den Bewertungsprozess dem Bundesstaat voraussichtlich 15 bis 20 Millionen Dollar einsparen könnte, indem die Anzahl der benötigten temporären Arbeitskräfte von 6.000 auf nur noch 2.000 reduziert wird. Diese Umstrukturierung wird durch das initiale Screening von offenen Antworten durch das KI-Modell rationalisiert. Anschließend werden ein Viertel der Prüfungen zur menschlichen Überprüfung weitergeleitet, um die Genauigkeit der Bewertung durch KI sicherzustellen.
Wenn das KI-System Antworten findet, die es nicht selbstbewusst bewerten kann oder nicht-englische Antworten oder unbekannten Jargon identifiziert, werden die entsprechenden Prüfungen an menschliche Mitarbeiter zur Benotung weitergeleitet. Die TEA hat klargestellt, dass ihre KI nicht autonom lernt oder sich anpasst, was die begrenzte, aber bedeutende Rolle des Tools im Bewertungsprozess verdeutlicht.
In einer ungewöhnlichen kapitalistischen Note können Schüler, die mit ihren Noten unzufrieden sind, gegen eine Gebühr von 50 Dollar eine Überprüfung anfordern. Führt die Neubewertung zu einer höheren Note, wird die Gebühr erstattet, was dem Bildungssystem eine einzigartige Dynamik verleiht. Diese KI-integrierte Bewertungsmethode stellt eine distinkte und innovative Abkehr von herkömmlichen akademischen Praktiken dar.
Wichtige Fragen und Antworten:
F: Was ist der Zweck der Verwendung von KI zur Benotung der STARR-Prüfungen?
A: Der Hauptzweck der Verwendung von KI zur Benotung der STARR-Prüfungen besteht darin, die Effizienz zu erhöhen und die Kosten und die Zeit des traditionellen Benotungsprozesses zu reduzieren, indem der Bedarf an menschlichen Benotern minimiert wird.
F: Wie wird die KI mit Antworten umgehen, die sie nicht selbstbewusst bewerten kann?
A: Wenn die KI auf Antworten stößt, die sie nicht selbstbewusst bewerten kann, wie nicht-englische Antworten oder unbekannte Terminologie, werden diese Prüfungen an menschliche Benoter weitergeleitet.
F: Kann das KI-System für die Benotung im Laufe der Zeit lernen oder sich anpassen?
A: Die Texas Education Agency hat klargestellt, dass das KI-System nicht autonom lernt oder sich anpasst, was bedeutet, dass es innerhalb vordefinierter Parameter funktioniert und sein Verhalten nicht aufgrund neuer Daten modifiziert.
Wichtige Herausforderungen oder Kontroversen:
Eine der Haupt herausforderungen bei der Verwendung von KI zum Benoten besteht darin, sicherzustellen, dass die Technologie offene Antworten ohne Voreingenommenheit oder falsches Verständnis des Kontexts genau bewerten kann, was für eine faire Bewertung der Schülerarbeit entscheidend ist. Darüber hinaus können ethische Bedenken bezüglich der Transparenz von KI-Bewertungsalgorithmen und der Möglichkeit von Fehlern bestehen, die sich auf die akademische Zukunft der Schüler auswirken könnten.
Kontroverserweise könnte die Option für Schüler, für eine Notenüberprüfung zu bezahlen, als unfair angesehen werden, da es Schülern mit finanziellen Möglichkeiten zugute kommen könnte, sich die Neubewertung leisten zu können und damit potenziell sozioökonomische Disparitäten verstärkt.
Vorteile:
– Die Verwendung von KI für das Benoten kann dem Bundesstaat erhebliche Kostenersparnisse bieten.
– Sie kann den Bewertungsprozess vereinfachen und so zu schnelleren Ergebnissen für Schüler und Lehrer führen.
– KI kann Bewertungskriterien konsistent anwenden, ohne die Variabilität, die mit verschiedenen menschlichen Benotern einhergeht.
Nachteile:
– KI versteht möglicherweise nicht vollständig die Nuancen oder den Kontext in den Schülerantworten, was potenziell zu Ungenauigkeiten führen kann.
– Der Bedarf an menschlicher Überwachung bedeutet, dass das System nicht vollständig unabhängig ist und zusätzliche Verifizierungsschritte erfordert.
– Schüler, die sich die Gebühr für die Neubewertung nicht leisten können, könnten benachteiligt werden, wenn ihre Arbeiten durch die KI falsch benotet werden.
Für weitere glaubwürdige Informationen besuchen Sie bitte die Websites relevanter Bildungs- und KI-Forschungsorganisationen:
– Texas Education Agency
– Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com