AI and Automated Assessment Tutorial

Now let's enter "AI & Automated Assessment", our in-depth video exploration of the impact of Artificial Intelligence (AI) in educational assessment. Walk through an introduction to AI assessment tools, explore the associated challenges and benefits, and discover real-world applications in tests such as the TOEFL and GRE. Examining the ethical implications and looking to the future of AI in assessment, this video offers an in-depth look at the changing educational landscape. Join us as we decipher how AI is redefining assessment methods and delivering personalized learning.

  • 4:55
  • 1694 views

Objectifs :

This document aims to provide a comprehensive overview of the role of artificial intelligence (AI) in automated assessment within the educational field, highlighting its benefits, challenges, and real-world applications.

Chapitres :

  1. Introduction to AI in Automated Assessment
    Artificial intelligence is increasingly being integrated into automated assessment tools in education. These tools, such as Gradescope and Turnitin, utilize AI to analyze and evaluate student responses with accuracy and efficiency. This section explores how AI can objectively assess students' knowledge and skills.
  2. How AI Analyzes Student Responses
    AI employs sophisticated algorithms to evaluate student responses by comparing them against predefined criteria or answers. For instance, in open-ended questions, AI can be trained to recognize specific keywords, phrases, or concepts, awarding points based on their presence. This method enhances the grading process by ensuring consistency and objectivity.
  3. Benefits of AI in Assessment
    The integration of AI in educational assessments offers several advantages, including: - Reduced grading time for educators. - Almost instant feedback for students. - Consistent and objective evaluations, minimizing biases that may arise in human assessments.
  4. Challenges and Concerns
    Despite its benefits, the use of AI in assessment raises several challenges, including: - Issues of equity and access. - Concerns regarding the accuracy and validity of automated assessments. - Privacy issues related to the management of student data. These topics continue to be subjects of debate and research.
  5. Real-World Applications of AI in Education
    Numerous educational institutions worldwide are pioneering the use of AI in assessment. Examples include: - **ETS (Educational Testing Service)**: Utilizes the E-rater system, which employs machine learning to assess writing skills by analyzing syntax, grammar, and content relevance. - **Squirrel AI Learning in Singapore**: Adapts assessments based on individual student needs, providing personalized learning experiences. - **Edtech in India**: Platforms like Vedantu and Baiju's track student performance in real-time, offering personalized learning strategies. - **Stanford University**: Evaluates programming skills by assessing code accuracy, quality, and efficiency.
  6. The Future of AI in Education
    The growing adoption of AI in educational assessment presents new possibilities and ongoing debates about fairness and effectiveness. As we navigate these advancements, it is crucial to address ethical issues, ensure assessment accuracy, and consider the psychological impact on students. Collaboration among educators, technologists, and policymakers is essential to create a future where AI enhances education while respecting human capabilities.
  7. Conclusion
    The integration of AI in automated assessment is transforming education by providing unprecedented accuracy, efficiency, and personalization. However, it is vital to approach these developments with caution, ensuring that ethical considerations are prioritized. By understanding and addressing the challenges, we can harness the full potential of AI in education and beyond.

FAQ :

What is automated assessment?

Automated assessment refers to the use of technology, particularly AI, to evaluate student responses and performance without human intervention. This process aims to provide efficient, objective, and consistent evaluations.

How does AI improve the grading process?

AI improves the grading process by analyzing student responses against predefined criteria, allowing for faster grading times, instant feedback for students, and reducing potential biases that can occur in human assessments.

What are some challenges associated with AI in education?

Challenges include concerns about equity, accuracy, validity of automated assessments, privacy issues regarding student data, and the potential psychological impact on students.

Can AI provide personalized learning experiences?

Yes, AI can provide personalized learning experiences by adapting assessments and educational content based on individual student needs, strengths, and weaknesses.

What is the role of E-rater in automated assessment?

E-rater is a machine learning system that evaluates student writing by analyzing various factors such as syntax, grammar, and content relevance to autonomously assign grades or complement human evaluations.

How is AI used in programming skill assessments?

AI is used in programming skill assessments by evaluating students' code not only for accuracy but also for quality and efficiency, considering factors like code clarity and algorithmic complexity.

Quelques cas d'usages :

Automated Grading in Higher Education

Universities can implement automated grading tools like GradeScope to efficiently evaluate large volumes of student submissions, allowing educators to focus more on teaching and less on grading.

Personalized Learning in K-12 Education

Schools can utilize platforms like Squirrel AI Learning to diagnose students' strengths and weaknesses, providing tailored educational content that adapts to individual learning needs.

Real-Time Performance Tracking

EdTech platforms in India, such as Vedantu and Baiju's, can track and analyze student performance in real-time, identifying areas needing improvement and suggesting personalized learning strategies.

Enhancing Writing Skills Assessment

Educational Testing Service (ETS) can use E-rater to assess students' writing skills in standardized tests, ensuring a consistent and objective evaluation process.

Programming Skill Evaluation at Universities

Stanford University can employ AI systems to assess students' programming skills, evaluating not just the correctness of the code but also its quality and efficiency, thus preparing students for real-world coding challenges.

Glossaire :

Artificial Intelligence (AI)

A branch of computer science that aims to create systems capable of performing tasks that typically require human intelligence, such as understanding natural language, recognizing patterns, and making decisions.

Automated Assessment

The use of technology to evaluate student responses and performance without human intervention, often utilizing algorithms and AI to ensure efficiency and objectivity.

GradeScope

An automated grading tool that uses AI to assist educators in evaluating student submissions, particularly in large classes.

Turnitin

A plagiarism detection tool that also employs AI to assess the originality and quality of student work.

E-rater

A machine learning system developed by Educational Testing Service (ETS) that evaluates student writing by analyzing various aspects such as grammar, syntax, and content relevance.

Deep Learning

A subset of machine learning that uses neural networks with many layers to analyze various forms of data, enabling systems to learn from large amounts of information.

EdTech

Educational technology that encompasses digital tools and platforms designed to enhance learning experiences and educational outcomes.

Personalized Learning

An educational approach that tailors learning experiences to individual students' needs, preferences, and strengths.

Algorithmic Complexity

A measure of the efficiency of an algorithm in terms of the resources it consumes, such as time and space, often used in evaluating programming skills.

résultat(s)
00:00:05
Welcome to this in depth exploration
00:00:08
of artificial intelligence in
00:00:10
automated assessment within the
00:00:12
educational field. Automated
00:00:14
assessment tools such as grade scope
00:00:17
or Turnitin rely on AI to analyse
00:00:20
and evaluate student responses
00:00:22
accurately and efficiently.
00:00:24
But how is this technology
00:00:26
capable of objectively assessing
00:00:28
students knowledge and skills?
00:00:30
AI uses sophisticated algorithms
00:00:32
to analyse student responses,
00:00:34
comparing them against a set of
00:00:37
criteria or predefined answers.
00:00:38
For example,
00:00:39
in the case of open-ended questions,
00:00:42
AI can be trained to
00:00:44
recognize specific keywords,
00:00:45
phrases or concepts and
00:00:47
award points accordingly.
00:00:49
The use of AI in assessment
00:00:52
offers numerous benefits,
00:00:53
such as reducing grading time for
00:00:55
educators and providing almost
00:00:57
instant feedback for students.
00:00:59
It also ensures consistent
00:01:01
and objective evaluation,
00:01:02
eliminating potential biases that
00:01:05
can occur in human assessment.
00:01:07
However,
00:01:08
AI in assessment is not without challenges.
00:01:12
Issues related to equity,
00:01:14
accuracy,
00:01:14
and the validity of automated assessments
00:01:17
continue to be topics of debate and research.
00:01:20
There are also concerns related to
00:01:22
privacy and the management of student data.
00:01:25
As we delve into concrete applications
00:01:27
of AI and automated assessment,
00:01:29
several instances in higher
00:01:31
education institutions and
00:01:32
schools worldwide emerge
00:01:33
as pioneers in this field.
00:01:36
The skills assessed are wide-ranging,
00:01:38
covering abilities as diverse as writing,
00:01:41
problem solving and much more,
00:01:43
bringing unmatched speed and
00:01:45
reliability of assessment in many
00:01:47
contexts. For example,
00:01:48
ETS or Educational Testing Service
00:01:50
has been a leader in using artificial
00:01:53
intelligence to assess students
00:01:55
writing skills in the context of TEU,
00:01:58
FL and GRE tests.
00:01:59
S E rater registered trademark system
00:02:02
uses a machine learning approach
00:02:04
where AI is trained on a large set of
00:02:08
student responses calibrated by human
00:02:10
evaluators to understand and identify
00:02:12
what constitutes a quality response.
00:02:15
E rater then analyzes syntax,
00:02:17
grammar, discourse coherence,
00:02:19
and content relevance to autonomously assign
00:02:22
a grade or complement human evaluation.
00:02:25
In Singapore,
00:02:25
squirrel AI learning has transformed
00:02:28
the assessment process in the
00:02:30
context of personalized learning.
00:02:32
Here it's about diagnosing
00:02:33
students strengths and weaknesses
00:02:35
in understanding school subjects.
00:02:37
The platform's deep learning
00:02:39
algorithms can adapt assessments
00:02:41
and educational content based
00:02:42
on individual students needs,
00:02:44
allowing for precise customization
00:02:46
of the educational journey.
00:02:48
Let's also explore the use of
00:02:50
edtech in India,
00:02:51
where platforms like Vedantu and
00:02:53
Baiju's use AI to track and analyze
00:02:56
student performance in real time,
00:02:57
identifying not only areas that
00:03:00
require additional attention but
00:03:01
also suggesting personalized
00:03:03
learning strategies based on
00:03:05
individual student performance and
00:03:07
progress in a university context.
00:03:09
In the United States,
00:03:11
Stanford University has explored
00:03:12
the use of AI to assess students
00:03:15
programming skills.
00:03:16
Automated systems evaluate
00:03:18
students code not only
00:03:20
in terms of accuracy,
00:03:21
but also quality and efficiency,
00:03:23
examining factors such as code
00:03:26
clarity and algorithmic complexity.
00:03:28
These examples highlight the growing
00:03:30
adoption of AI in the field of educational
00:03:33
assessment across the globe and
00:03:35
in various learning contexts,
00:03:37
paving the way for new possibilities
00:03:40
and ongoing debates about the fairness
00:03:43
and effectiveness of these technologies.
00:03:46
As we contemplate these
00:03:48
revolutionary developments now,
00:03:49
a journey through the intricacies of AI
00:03:52
powered automated assessment leaves us
00:03:54
with renewed perspectives and an insatiable
00:03:57
curiosity towards the future of education.
00:03:59
The unprecedented accuracy,
00:04:01
efficiency and personalization offered by
00:04:04
these technologies are undeniably powerful,
00:04:06
enabling a more individualized,
00:04:09
scalable, and perhaps more equitable
00:04:11
approach to teaching an assessment.
00:04:13
However, it is imperative to navigate
00:04:16
these digital waters cautiously,
00:04:18
keeping a close eye on ethical issues,
00:04:20
the accuracy of assessments,
00:04:22
and the potential psychological
00:04:23
impact on students.
00:04:25
Educators, technologists,
00:04:26
and policy makers must unite,
00:04:29
collaborate and Co create a future where
00:04:32
AI and education harmoniously blend,
00:04:34
respecting and enriching human capabilities
00:04:37
rather than marginalizing them.
00:04:39
As we explore these new frontiers,
00:04:41
each innovation,
00:04:42
challenge,
00:04:43
and success brings us closer to
00:04:45
understanding and realizing the full
00:04:47
potential of AI in education and beyond.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

résultat(s)
00:00:05
Bem-vindo a esta exploração aprofundada
00:00:08
de inteligência artificial em
00:00:10
avaliação automatizada no âmbito da
00:00:12
campo educacional. Automatizado
00:00:14
ferramentas de avaliação, tais como o âmbito da classificação
00:00:17
ou a Turnitin confia na IA para analisar
00:00:20
e avaliar as respostas dos alunos
00:00:22
com precisão e eficiência.
00:00:24
Mas como é essa tecnologia?
00:00:26
capazes de avaliar objetivamente
00:00:28
conhecimentos e habilidades dos alunos?
00:00:30
IA usa algoritmos sofisticados
00:00:32
analisar as respostas dos alunos,
00:00:34
comparando-os com um conjunto de
00:00:37
critérios ou respostas predefinidas.
00:00:38
Por exemplo
00:00:39
no caso de perguntas abertas,
00:00:42
A IA pode ser treinada para
00:00:44
reconhecer palavras-chave específicas,
00:00:45
frases ou conceitos e
00:00:47
atribuir pontos em conformidade.
00:00:49
A utilização da IA na avaliação
00:00:52
oferece inúmeros benefícios,
00:00:53
tais como a redução do tempo de classificação para
00:00:55
educadores e fornecendo quase
00:00:57
feedback instantâneo para os alunos.
00:00:59
Também garante consistência
00:01:01
e avaliação objetiva,
00:01:02
eliminar potenciais enviesamentos que
00:01:05
pode ocorrer na avaliação humana.
00:01:07
No entanto,
00:01:08
A IA na avaliação não está isenta de desafios.
00:01:12
Questões relacionadas com a equidade,
00:01:14
precisão,
00:01:14
e a validade das avaliações automatizadas
00:01:17
continuam a ser temas de debate e investigação.
00:01:20
Existem também preocupações relacionadas com
00:01:22
privacidade e gestão dos dados dos alunos.
00:01:25
À medida que nos aprofundamos em aplicações concretas
00:01:27
de IA e avaliação automatizada,
00:01:29
várias instâncias em instâncias superiores
00:01:31
estabelecimentos de ensino e
00:01:32
Escolas em todo o mundo emergem
00:01:33
como pioneiros neste domínio.
00:01:36
As competências avaliadas são abrangentes,
00:01:38
abranger capacidades tão diversas como a escrita,
00:01:41
resolução de problemas e muito mais,
00:01:43
trazendo velocidade inigualável e
00:01:45
fiabilidade da avaliação em muitos
00:01:47
contextos. Por exemplo
00:01:48
ETS ou Serviço de Testes Educacionais
00:01:50
tem sido líder na utilização de
00:01:53
Inteligência para avaliar os alunos
00:01:55
competências de escrita no contexto do TUE,
00:01:58
Testes FL e GRE.
00:01:59
Sistema de marca registada S E rater
00:02:02
usa uma abordagem de aprendizado de máquina
00:02:04
onde a IA é treinada em um grande conjunto de
00:02:08
respostas dos alunos calibradas por humanos
00:02:10
avaliadores para compreender e identificar
00:02:12
o que constitui uma resposta de qualidade.
00:02:15
E rater então analisa a sintaxe,
00:02:17
gramática, coerência do discurso,
00:02:19
e relevância do conteúdo para atribuição autónoma
00:02:22
uma avaliação humana de classificação ou complemento.
00:02:25
Em Singapura,
00:02:25
A aprendizagem da IA do esquilo transformou-se
00:02:28
o processo de avaliação no
00:02:30
contexto de aprendizagem personalizada.
00:02:32
Aqui trata-se de diagnosticar
00:02:33
Pontos fortes e fracos dos alunos
00:02:35
na compreensão das matérias escolares.
00:02:37
A aprendizagem profunda da plataforma
00:02:39
algoritmos podem adaptar avaliações
00:02:41
e com base em conteúdos educativos
00:02:42
sobre as necessidades individuais dos estudantes,
00:02:44
permitindo uma personalização precisa
00:02:46
da jornada educativa.
00:02:48
Vamos também explorar o uso de
00:02:50
edtech na Índia,
00:02:51
onde plataformas como Vedantu e
00:02:53
Baiju usa IA para rastrear e analisar
00:02:56
desempenho do aluno em tempo real,
00:02:57
identificando não só os domínios que
00:03:00
requerem atenção adicional, mas
00:03:01
também sugerindo personalizado
00:03:03
estratégias de aprendizagem baseadas em
00:03:05
desempenho individual dos alunos e
00:03:07
progresso em contexto universitário.
00:03:09
Nos Estados Unidos,
00:03:11
A Universidade de Stanford explorou
00:03:12
o uso da IA para avaliar os alunos
00:03:15
habilidades de programação.
00:03:16
Sistemas automatizados avaliam
00:03:18
os alunos codificam não só
00:03:20
em termos de precisão,
00:03:21
mas também qualidade e eficiência,
00:03:23
examinando fatores como o código
00:03:26
clareza e complexidade algorítmica.
00:03:28
Estes exemplos evidenciam o crescimento
00:03:30
adoção da IA no domínio da educação
00:03:33
avaliação em todo o mundo e
00:03:35
em vários contextos de aprendizagem,
00:03:37
preparar o caminho para novas possibilidades
00:03:40
e debates em curso sobre a equidade
00:03:43
e eficácia destas tecnologias.
00:03:46
Ao contemplarmos estes
00:03:48
desenvolvimentos revolucionários agora,
00:03:49
uma viagem pelos meandros da IA
00:03:52
A avaliação automatizada motorizada deixa-nos
00:03:54
com perspetivas renovadas e uma
00:03:57
curiosidade para o futuro da educação.
00:03:59
A precisão sem precedentes,
00:04:01
eficiência e personalização oferecidas pela
00:04:04
Estas tecnologias são inegavelmente poderosas,
00:04:06
possibilitando uma abordagem mais individualizada,
00:04:09
escalável e talvez mais equitativo
00:04:11
abordagem ao ensino de uma avaliação.
00:04:13
No entanto, é imperativo navegar
00:04:16
estas águas digitais cautelosamente,
00:04:18
acompanhar de perto as questões éticas,
00:04:20
a exatidão das avaliações,
00:04:22
e o potencial psicológico
00:04:23
impacto nos alunos.
00:04:25
Educadores, tecnólogos,
00:04:26
e os decisores políticos devem unir-se,
00:04:29
colaborar e Co criar um futuro onde
00:04:32
IA e educação misturam-se harmoniosamente,
00:04:34
respeitar e enriquecer as capacidades humanas
00:04:37
em vez de marginalizá-los.
00:04:39
À medida que exploramos estas novas fronteiras,
00:04:41
cada inovação,
00:04:42
desafio,
00:04:43
e o sucesso aproxima-nos de
00:04:45
compreender e realizar o pleno
00:04:47
potencial da IA na educação e não só.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

résultat(s)
00:00:05
Benvenuti a questa esplorazione approfondita
00:00:08
dell'intelligenza artificiale in
00:00:10
valutazione automatizzata all'interno di
00:00:12
campo educativo. Automatizzato
00:00:14
strumenti di valutazione come l'ambito dei voti
00:00:17
Per Turnitin si affida all'intelligenza artificiale per l'analisi
00:00:20
e valuta le risposte degli studenti
00:00:22
in modo accurato ed efficiente.
00:00:24
Ma com'è questa tecnologia
00:00:26
in grado di valutare oggettivamente
00:00:28
conoscenze e competenze degli studenti?
00:00:30
L'IA utilizza algoritmi sofisticati
00:00:32
per analizzare le risposte degli studenti,
00:00:34
confrontandoli con una serie di
00:00:37
criteri o risposte predefinite.
00:00:38
Ad esempio
00:00:39
nel caso di domande aperte,
00:00:42
L'IA può essere addestrata a
00:00:44
riconoscere parole chiave specifiche,
00:00:45
frasi o concetti e
00:00:47
assegna punti di conseguenza.
00:00:49
L'uso dell'IA nella valutazione
00:00:52
offre numerosi vantaggi,
00:00:53
ad esempio la riduzione dei tempi di valutazione per
00:00:55
educatori e fornendo quasi
00:00:57
feedback immediato per gli studenti.
00:00:59
Garantisce inoltre una coerenza
00:01:01
e una valutazione obiettiva,
00:01:02
eliminando potenziali pregiudizi che
00:01:05
può verificarsi nella valutazione umana.
00:01:07
Tuttavia
00:01:08
L'intelligenza artificiale nella valutazione non è priva di sfide.
00:01:12
Questioni relative all'equità,
00:01:14
precisione,
00:01:14
e la validità delle valutazioni automatiche
00:01:17
continuano ad essere argomenti di dibattito e ricerca.
00:01:20
Ci sono anche preoccupazioni legate a
00:01:22
privacy e gestione dei dati degli studenti.
00:01:25
Mentre approfondiamo le applicazioni concrete
00:01:27
dell'intelligenza artificiale e della valutazione automatizzata,
00:01:29
diversi casi in versione superiore
00:01:31
istituti di istruzione e
00:01:32
emergono scuole in tutto il mondo
00:01:33
come pionieri in questo campo.
00:01:36
Le competenze valutate sono di ampio respiro,
00:01:38
coprono abilità diverse come la scrittura,
00:01:41
risoluzione dei problemi e molto altro,
00:01:43
portando una velocità senza pari e
00:01:45
affidabilità della valutazione in molti
00:01:47
contesti. Ad esempio
00:01:48
ETS o Educational Testing Service
00:01:50
è stato leader nell'uso dell'artificiale
00:01:53
intelligenza per valutare gli studenti
00:01:55
capacità di scrittura nel contesto del TUE,
00:01:58
test FL e GRE.
00:01:59
Sistema di marchio registrato S Rater
00:02:02
utilizza un approccio di apprendimento automatico
00:02:04
dove l'IA viene addestrata su un ampio set di
00:02:08
risposte degli studenti calibrate dall'uomo
00:02:10
valutatori per comprendere e identificare
00:02:12
cosa costituisce una risposta di qualità.
00:02:15
E invece analizza la sintassi,
00:02:17
grammatica, coerenza del discorso,
00:02:19
e rilevanza dei contenuti da assegnare autonomamente
00:02:22
un voto o un complemento alla valutazione umana.
00:02:25
A Singapore,
00:02:25
L'apprendimento con l'intelligenza artificiale degli scoiattoli si è trasformato
00:02:28
il processo di valutazione nel
00:02:30
contesto di apprendimento personalizzato.
00:02:32
Qui si tratta di diagnosticare
00:02:33
punti di forza e di debolezza degli studenti
00:02:35
nella comprensione delle materie scolastiche.
00:02:37
Il deep learning della piattaforma
00:02:39
gli algoritmi possono adattare le valutazioni
00:02:41
e basato su contenuti didattici
00:02:42
sulle esigenze dei singoli studenti,
00:02:44
permettendo una personalizzazione precisa
00:02:46
del percorso educativo.
00:02:48
Esploriamo anche l'uso di
00:02:50
edtech in India,
00:02:51
dove piattaforme come Vedantu e
00:02:53
I Baiju utilizzano l'intelligenza artificiale per tracciare e analizzare
00:02:56
rendimento degli studenti in tempo reale,
00:02:57
identificando non solo le aree che
00:03:00
richiedono un'attenzione aggiuntiva ma
00:03:01
suggerendo anche qualcosa di personalizzato
00:03:03
strategie di apprendimento basate su
00:03:05
rendimento individuale degli studenti e
00:03:07
progressi in un contesto universitario.
00:03:09
Negli Stati Uniti
00:03:11
La Stanford University ha esplorato
00:03:12
l'uso dell'intelligenza artificiale per valutare gli studenti
00:03:15
capacità di programmazione.
00:03:16
Valutazione automatizzata dei sistemi
00:03:18
gli studenti non solo codificano
00:03:20
in termini di precisione,
00:03:21
ma anche qualità ed efficienza,
00:03:23
esaminando fattori come il codice
00:03:26
chiarezza e complessità algoritmica.
00:03:28
Questi esempi evidenziano la crescita
00:03:30
adozione dell'IA nel campo dell'istruzione
00:03:33
valutazione in tutto il mondo e
00:03:35
in vari contesti di apprendimento,
00:03:37
aprendo la strada a nuove possibilità
00:03:40
e dibattiti in corso sull'equità
00:03:43
e l'efficacia di queste tecnologie.
00:03:46
Mentre li contempliamo
00:03:48
sviluppi rivoluzionari ora,
00:03:49
un viaggio attraverso le complessità dell'IA
00:03:52
la valutazione automatizzata potenziata ci lascia
00:03:54
con prospettive rinnovate e un'insaziabilità
00:03:57
curiosità verso il futuro dell'istruzione.
00:03:59
La precisione senza precedenti,
00:04:01
l'efficienza e la personalizzazione offerte da
00:04:04
queste tecnologie sono innegabilmente potenti,
00:04:06
consentendo un approccio più personalizzato,
00:04:09
scalabile e forse più equo
00:04:11
approccio all'insegnamento di una valutazione.
00:04:13
Tuttavia, è imperativo navigare
00:04:16
queste acque digitali con cautela,
00:04:18
tenendo d'occhio le questioni etiche,
00:04:20
l'accuratezza delle valutazioni,
00:04:22
e il potenziale psicologico
00:04:23
impatto sugli studenti.
00:04:25
Educatori, tecnologi,
00:04:26
e i responsabili politici devono unirsi,
00:04:29
collaborare e cooperare per creare un futuro in cui
00:04:32
L'intelligenza artificiale e l'istruzione si fondono armoniosamente,
00:04:34
rispettando e arricchendo le capacità umane
00:04:37
piuttosto che emarginarli.
00:04:39
Mentre esploriamo queste nuove frontiere,
00:04:41
ogni innovazione,
00:04:42
sfida,
00:04:43
e il successo ci avvicina a
00:04:45
comprendere e realizzare appieno
00:04:47
potenziale dell'IA nell'istruzione e non solo.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

résultat(s)
00:00:05
Добро пожаловать в это подробное исследование
00:00:08
искусственного интеллекта в
00:00:10
автоматизированная оценка в
00:00:12
образовательная сфера. Автоматизированная
00:00:14
инструменты оценки, такие как шкала оценок
00:00:17
Для анализа Turnitin используйте искусственный интеллект
00:00:20
и оценивайте ответы учащихся
00:00:22
точно и эффективно.
00:00:24
Но как устроена эта технология
00:00:26
способна объективно оценивать
00:00:28
знания и навыки студентов?
00:00:30
Искусственный интеллект использует сложные алгоритмы
00:00:32
для анализа ответов учащихся,
00:00:34
сравнивая их с набором
00:00:37
критерии или заранее определенные ответы.
00:00:38
Например,
00:00:39
в случае открытых вопросов,
00:00:42
ИИ можно обучить
00:00:44
распознавать определенные ключевые слова,
00:00:45
фразы или концепции и
00:00:47
соответственно призовые баллы.
00:00:49
Использование искусственного интеллекта в оценке
00:00:52
предлагает множество преимуществ,
00:00:53
например, сокращение времени выставления оценок за
00:00:55
педагогов и обеспечение почти
00:00:57
мгновенная обратная связь для учащихся.
00:00:59
Это также обеспечивает постоянство
00:01:01
и объективную оценку,
00:01:02
устранение потенциальных предубеждений, которые
00:01:05
могут возникнуть при оценке состояния здоровья человека.
00:01:07
Однако
00:01:08
Искусственный интеллект в оценке не лишен проблем.
00:01:12
Вопросы, связанные с справедливостью,
00:01:14
точность,
00:01:14
и достоверность автоматических оценок
00:01:17
продолжают оставаться предметом дискуссий и исследований.
00:01:20
Есть также опасения, связанные с
00:01:22
конфиденциальность и управление данными учащихся.
00:01:25
По мере того, как мы углубляемся в конкретные приложения
00:01:27
искусственного интеллекта и автоматизированной оценки,
00:01:29
в нескольких случаях и выше
00:01:31
учебные заведения и
00:01:32
во всем мире появляются школы
00:01:33
как первопроходцы в этой области.
00:01:36
Оцениваемые навыки разнообразны,
00:01:38
включая такие разнообразные способности, как письмо,
00:01:41
решение проблем и многое другое,
00:01:43
обеспечивая непревзойденную скорость и
00:01:45
надежность оценки во многих
00:01:47
контекстах. Например,
00:01:48
ETS или служба образовательного тестирования
00:01:50
является лидером в использовании искусственного
00:01:53
интеллект для оценки учащихся
00:01:55
навыки письма в контексте TEU,
00:01:58
тесты FL и GRE.
00:01:59
Система зарегистрированных товарных знаков S E
00:02:02
использует подход машинного обучения
00:02:04
где искусственный интеллект обучается на большом наборе
00:02:08
ответы учащихся, откалиброванные человеком
00:02:10
оценщики для понимания и идентификации
00:02:12
что такое качественный ответ.
00:02:15
Затем мы анализируем синтаксис,
00:02:17
грамматика, согласованность дискурса,
00:02:19
и релевантность контента, который можно назначать автономно
00:02:22
оценку или дополнение к оценке со стороны человека.
00:02:25
В Сингапуре
00:02:25
Обучение беличьему искусственному интеллекту изменилось
00:02:28
процесс оценки в
00:02:30
контекст персонализированного обучения.
00:02:32
Здесь речь идет о диагностике
00:02:33
сильные и слабые стороны студентов
00:02:35
в понимании школьных предметов.
00:02:37
Глубокое обучение платформы
00:02:39
алгоритмы могут адаптировать оценки
00:02:41
и на основе образовательного контента
00:02:42
исходя из индивидуальных потребностей учащихся,
00:02:44
возможность точной настройки
00:02:46
образовательного путешествия.
00:02:48
Давайте также рассмотрим использование
00:02:50
образовательные технологии в Индии,
00:02:51
где такие платформы, как Vedantu и
00:02:53
Baiju использует искусственный интеллект для отслеживания и анализа
00:02:56
успеваемость учащихся в режиме реального времени,
00:02:57
выявление не только областей, которые
00:03:00
требуют дополнительного внимания, но
00:03:01
также предлагает персонализированный
00:03:03
стратегии обучения, основанные на
00:03:05
индивидуальная успеваемость учащихся и
00:03:07
прогресс в университетском контексте.
00:03:09
В Соединенных Штатах
00:03:11
Стэнфордский университет изучил
00:03:12
использование искусственного интеллекта для оценки учащихся
00:03:15
навыки программирования.
00:03:16
Автоматизированные системы оценивают
00:03:18
учащиеся пишут код не только
00:03:20
с точки зрения точности,
00:03:21
но также качество и эффективность,
00:03:23
изучение таких факторов, как код
00:03:26
ясность и алгоритмическая сложность.
00:03:28
Эти примеры свидетельствуют о растущем
00:03:30
внедрение искусственного интеллекта в сфере образования
00:03:33
оценка по всему миру и
00:03:35
в различных учебных контекстах,
00:03:37
прокладывая путь к новым возможностям
00:03:40
и продолжающиеся дебаты о справедливости
00:03:43
и эффективность этих технологий.
00:03:46
Пока мы рассматриваем их
00:03:48
революционные события в настоящее время,
00:03:49
путешествие по тонкостям искусственного интеллекта
00:03:52
автоматизированная оценка с использованием мощных технологий покидает нас
00:03:54
с новыми перспективами и ненасытными
00:03:57
любопытство к будущему образования.
00:03:59
Беспрецедентная точность,
00:04:01
эффективность и персонализация, предлагаемые
00:04:04
эти технологии, несомненно, являются мощными,
00:04:06
обеспечивая более индивидуализированный подход,
00:04:09
масштабируемый и, возможно, более справедливый
00:04:11
подход к преподаванию оценивания.
00:04:13
Однако ориентироваться необходимо
00:04:16
в этих цифровых водах осторожно,
00:04:18
пристальное внимание к этическим вопросам,
00:04:20
точность оценок,
00:04:22
и потенциальный психологический
00:04:23
воздействие на учащихся.
00:04:25
Педагоги, технологи,
00:04:26
и лица, определяющие политику, должны объединиться,
00:04:29
сотрудничайте и совместно создавайте будущее, в котором
00:04:32
Искусственный интеллект и образование гармонично сочетаются,
00:04:34
уважение и обогащение человеческих возможностей
00:04:37
а не маргинализировать их.
00:04:39
По мере того как мы исследуем эти новые границы,
00:04:41
каждое новшество,
00:04:42
вызов,
00:04:43
а успех приближает нас к
00:04:45
понимание и осознание всего в полной мере
00:04:47
потенциал искусственного интеллекта в образовании и за его пределами.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

résultat(s)
00:00:05
Bienvenido a esta exploración en profundidad
00:00:08
de inteligencia artificial en
00:00:10
evaluación automatizada dentro del
00:00:12
campo educativo. Automatizado
00:00:14
herramientas de evaluación como el alcance de las calificaciones
00:00:17
o Turnitin confían en la inteligencia artificial para analizar
00:00:20
y evalúe las respuestas de los estudiantes
00:00:22
de manera precisa y eficiente.
00:00:24
Pero, ¿cómo es esta tecnología
00:00:26
capaz de evaluar objetivamente
00:00:28
¿los conocimientos y habilidades de los estudiantes?
00:00:30
La IA utiliza algoritmos sofisticados
00:00:32
para analizar las respuestas de los estudiantes,
00:00:34
comparándolos con un conjunto de
00:00:37
criterios o respuestas predefinidas.
00:00:38
Por ejemplo,
00:00:39
en el caso de preguntas abiertas,
00:00:42
La IA puede entrenarse para
00:00:44
reconocer palabras clave específicas,
00:00:45
frases o conceptos y
00:00:47
otorgue puntos en consecuencia.
00:00:49
El uso de la IA en la evaluación
00:00:52
ofrece numerosos beneficios,
00:00:53
como reducir el tiempo de calificación de
00:00:55
educadores y proporcionando casi
00:00:57
comentarios instantáneos para los estudiantes.
00:00:59
También garantiza la coherencia
00:01:01
y una evaluación objetiva,
00:01:02
eliminando los posibles sesgos que
00:01:05
puede ocurrir en la evaluación humana.
00:01:07
Sin embargo,
00:01:08
La IA en la evaluación no está exenta de desafíos.
00:01:12
Cuestiones relacionadas con la equidad,
00:01:14
precisión,
00:01:14
y la validez de las evaluaciones automatizadas
00:01:17
siguen siendo temas de debate e investigación.
00:01:20
También hay preocupaciones relacionadas con
00:01:22
la privacidad y la gestión de los datos de los estudiantes.
00:01:25
A medida que profundizamos en aplicaciones concretas
00:01:27
de inteligencia artificial y evaluación automatizada,
00:01:29
varias instancias en niveles superiores
00:01:31
instituciones educativas y
00:01:32
emergen escuelas de todo el mundo
00:01:33
como pioneros en este campo.
00:01:36
Las habilidades evaluadas son muy variadas,
00:01:38
que abarcan habilidades tan diversas como la escritura,
00:01:41
resolución de problemas y mucho más,
00:01:43
brindando una velocidad inigualable y
00:01:45
confiabilidad de la evaluación en muchos
00:01:47
contextos. Por ejemplo,
00:01:48
ETS o Servicio de Pruebas Educativas
00:01:50
ha sido líder en el uso de productos artificiales
00:01:53
inteligencia para evaluar a los estudiantes
00:01:55
habilidades de escritura en el contexto del TUE,
00:01:58
pruebas FL y GRE.
00:01:59
Sistema de marcas registradas S E Rater
00:02:02
utiliza un enfoque de aprendizaje automático
00:02:04
donde la IA se entrena en un gran conjunto de
00:02:08
respuestas de los estudiantes calibradas por humanos
00:02:10
evaluadores para comprender e identificar
00:02:12
qué constituye una respuesta de calidad.
00:02:15
Más bien, luego analiza la sintaxis,
00:02:17
gramática, coherencia del discurso,
00:02:19
y la relevancia del contenido para asignar de forma autónoma
00:02:22
una calificación o complemento de la evaluación humana.
00:02:25
En Singapur,
00:02:25
El aprendizaje de la IA con ardillas se ha transformado
00:02:28
el proceso de evaluación en el
00:02:30
contexto del aprendizaje personalizado.
00:02:32
Aquí se trata de diagnosticar
00:02:33
fortalezas y debilidades de los estudiantes
00:02:35
en la comprensión de las materias escolares.
00:02:37
El aprendizaje profundo de la plataforma
00:02:39
los algoritmos pueden adaptar las evaluaciones
00:02:41
y basado en contenido educativo
00:02:42
en las necesidades individuales de los estudiantes,
00:02:44
lo que permite una personalización precisa
00:02:46
del viaje educativo.
00:02:48
Exploremos también el uso de
00:02:50
tecnología educativa en la India,
00:02:51
donde plataformas como Vedantu y
00:02:53
Los Baiju utilizan la inteligencia artificial para rastrear y analizar
00:02:56
el rendimiento de los estudiantes en tiempo real,
00:02:57
identificando no solo las áreas que
00:03:00
requieren atención adicional, pero
00:03:01
también sugiriendo personalizado
00:03:03
estrategias de aprendizaje basadas en
00:03:05
el rendimiento individual de los estudiantes y
00:03:07
el progreso en un contexto universitario.
00:03:09
En los Estados Unidos,
00:03:11
La Universidad de Stanford ha explorado
00:03:12
el uso de la IA para evaluar a los estudiantes
00:03:15
habilidades de programación.
00:03:16
Los sistemas automatizados evalúan
00:03:18
los estudiantes no solo codifican
00:03:20
en términos de precisión,
00:03:21
sino también calidad y eficiencia,
00:03:23
examinando factores como el código
00:03:26
claridad y complejidad algorítmica.
00:03:28
Estos ejemplos destacan la creciente
00:03:30
adopción de la IA en el campo de la educación
00:03:33
evaluación en todo el mundo y
00:03:35
en varios contextos de aprendizaje,
00:03:37
allanando el camino para nuevas posibilidades
00:03:40
y los debates en curso sobre la equidad
00:03:43
y la eficacia de estas tecnologías.
00:03:46
Al contemplar estas
00:03:48
los acontecimientos revolucionarios actuales,
00:03:49
un viaje a través de las complejidades de la IA
00:03:52
la evaluación automatizada impulsada nos deja
00:03:54
con perspectivas renovadas y una actitud insaciable
00:03:57
curiosidad por el futuro de la educación.
00:03:59
La precisión sin precedentes,
00:04:01
la eficiencia y la personalización que ofrecen
00:04:04
estas tecnologías son innegablemente poderosas,
00:04:06
permitiendo una visión más individualizada,
00:04:09
escalable, y quizás más equitativo
00:04:11
enfoque para enseñar una evaluación.
00:04:13
Sin embargo, es imprescindible navegar
00:04:16
estas aguas digitales con cautela,
00:04:18
vigilando de cerca las cuestiones éticas,
00:04:20
la precisión de las evaluaciones,
00:04:22
y el potencial psicológico
00:04:23
impacto en los estudiantes.
00:04:25
Educadores, tecnólogos,
00:04:26
y los responsables políticos deben unirse,
00:04:29
colaboren y cocreen un futuro en el que
00:04:32
La inteligencia artificial y la educación se combinan armoniosamente,
00:04:34
respetar y enriquecer las capacidades humanas
00:04:37
en lugar de marginarlos.
00:04:39
A medida que exploramos estas nuevas fronteras,
00:04:41
cada innovación,
00:04:42
desafío,
00:04:43
y el éxito nos acerca a
00:04:45
comprender y realizar la totalidad
00:04:47
el potencial de la IA en la educación y más allá.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

résultat(s)
00:00:05
Welkom bij deze diepgaande verkenning
00:00:08
van kunstmatige intelligentie in
00:00:10
geautomatiseerde beoordeling binnen de
00:00:12
onderwijsveld. Geautomatiseerd
00:00:14
beoordelingsinstrumenten zoals cijferbereik
00:00:17
Of Turnitin vertrouwt op AI om te analyseren
00:00:20
en evalueer de reacties van studenten
00:00:22
nauwkeurig en efficiënt.
00:00:24
Maar hoe is deze technologie?
00:00:26
in staat om objectief te beoordelen
00:00:28
kennis en vaardigheden van studenten?
00:00:30
AI maakt gebruik van geavanceerde algoritmen
00:00:32
om de reacties van studenten te analyseren,
00:00:34
ze vergelijken met een set
00:00:37
criteria of vooraf gedefinieerde antwoorden.
00:00:38
Bijvoorbeeld
00:00:39
in het geval van open vragen,
00:00:42
AI kan worden getraind om
00:00:44
specifieke trefwoorden herkennen,
00:00:45
zinnen of concepten en
00:00:47
punten dienovereenkomstig toekennen.
00:00:49
Het gebruik van AI bij de beoordeling
00:00:52
biedt tal van voordelen,
00:00:53
zoals het verkorten van de beoordelingstijd voor
00:00:55
opvoeders en het verstrekken van bijna
00:00:57
onmiddellijke feedback voor studenten.
00:00:59
Het zorgt ook voor een consistente
00:01:01
en objectieve evaluatie,
00:01:02
het elimineren van mogelijke vooroordelen die
00:01:05
kan voorkomen bij menselijke beoordeling.
00:01:07
Echter
00:01:08
AI in assessment is niet zonder uitdagingen.
00:01:12
Kwesties met betrekking tot aandelen,
00:01:14
nauwkeurigheid,
00:01:14
en de geldigheid van geautomatiseerde beoordelingen
00:01:17
blijven onderwerp van debat en onderzoek.
00:01:20
Er zijn ook zorgen met betrekking tot
00:01:22
privacy en het beheer van studentengegevens.
00:01:25
Terwijl we ons verdiepen in concrete toepassingen
00:01:27
van AI en geautomatiseerde beoordeling,
00:01:29
meerdere keren hoger
00:01:31
onderwijsinstellingen en
00:01:32
scholen over de hele wereld ontstaan
00:01:33
als pioniers op dit gebied.
00:01:36
De beoordeelde vaardigheden zijn veelomvattend,
00:01:38
vaardigheden bestrijkt die zo divers zijn als schrijven,
00:01:41
probleemoplossing en nog veel meer
00:01:43
zorgt voor ongeëvenaarde snelheid en
00:01:45
betrouwbaarheid van de beoordeling in veel
00:01:47
contexten. Bijvoorbeeld
00:01:48
ETS of educatieve testservice
00:01:50
is toonaangevend geweest in het gebruik van kunstmatige
00:01:53
intelligentie om leerlingen te beoordelen
00:01:55
schrijfvaardigheden in het kader van de TEU,
00:01:58
FL- en GRE-tests.
00:01:59
Systeem voor geregistreerde handelsmerken S E rater
00:02:02
maakt gebruik van een machine learning-aanpak
00:02:04
waar AI wordt getraind op een groot aantal
00:02:08
Reacties van studenten gekalibreerd door mensen
00:02:10
beoordelaars om te begrijpen en te identificeren
00:02:12
wat een kwaliteitsreactie is.
00:02:15
E rater analyseert vervolgens de syntaxis,
00:02:17
grammatica, coherentie van het discours,
00:02:19
en inhoudsrelevantie om autonoom toe te wijzen
00:02:22
een cijfer of aanvulling op menselijke evaluatie.
00:02:25
In Singapore
00:02:25
AI-leren met eekhoorns is getransformeerd
00:02:28
het beoordelingsproces in de
00:02:30
context van gepersonaliseerd leren.
00:02:32
Hier gaat het om de diagnose
00:02:33
sterke en zwakke punten van studenten
00:02:35
bij het begrijpen van schoolvakken.
00:02:37
Het diepgaande leren van het platform
00:02:39
algoritmen kunnen beoordelingen aanpassen
00:02:41
en op educatieve inhoud gebaseerd
00:02:42
over de behoeften van individuele studenten,
00:02:44
maakt nauwkeurige aanpassing mogelijk
00:02:46
van de educatieve reis.
00:02:48
Laten we ook eens kijken naar het gebruik van
00:02:50
edtech in India,
00:02:51
waar platforms zoals Vedantu en
00:02:53
Baiju's gebruiken AI om te volgen en te analyseren
00:02:56
prestaties van studenten in realtime,
00:02:57
het identificeren van niet alleen gebieden die
00:03:00
vereisen extra aandacht, maar
00:03:01
stelt ook gepersonaliseerde voor
00:03:03
leerstrategieën gebaseerd op
00:03:05
individuele prestaties van studenten en
00:03:07
vooruitgang in een universitaire context.
00:03:09
In de Verenigde Staten
00:03:11
Stanford University heeft onderzocht
00:03:12
het gebruik van AI om leerlingen te beoordelen
00:03:15
programmeervaardigheden.
00:03:16
Geautomatiseerde systemen evalueren
00:03:18
studenten coderen niet alleen
00:03:20
in termen van nauwkeurigheid,
00:03:21
maar ook kwaliteit en efficiëntie,
00:03:23
het onderzoeken van factoren zoals code
00:03:26
duidelijkheid en algoritmische complexiteit.
00:03:28
Deze voorbeelden benadrukken de groeiende
00:03:30
adoptie van AI op het gebied van onderwijs
00:03:33
evaluatie over de hele wereld en
00:03:35
in verschillende leercontexten,
00:03:37
de weg vrijmaken voor nieuwe mogelijkheden
00:03:40
en lopende debatten over eerlijkheid
00:03:43
en de effectiviteit van deze technologieën.
00:03:46
Als we deze beschouwen
00:03:48
revolutionaire ontwikkelingen nu,
00:03:49
een reis door de fijne kneepjes van AI
00:03:52
aangedreven geautomatiseerde beoordeling verlaat ons
00:03:54
met hernieuwde perspectieven en een onverzadigbare
00:03:57
nieuwsgierigheid naar de toekomst van het onderwijs.
00:03:59
De ongekende nauwkeurigheid,
00:04:01
efficiëntie en personalisatie aangeboden door
00:04:04
deze technologieën zijn onmiskenbaar krachtig,
00:04:06
het mogelijk maken van een meer geïndividualiseerde,
00:04:09
schaalbaar en misschien eerlijker
00:04:11
aanpak voor het geven van een assessment.
00:04:13
Het is echter absoluut noodzakelijk om te navigeren
00:04:16
deze digitale wateren behoedzaam,
00:04:18
ethische kwesties nauwlettend in de gaten houden,
00:04:20
de nauwkeurigheid van de beoordelingen,
00:04:22
en het potentiële psychologische
00:04:23
impact op studenten.
00:04:25
Onderwijzers, technologen,
00:04:26
en beleidsmakers moeten zich verenigen,
00:04:29
samenwerken en samen een toekomst creëren waarin
00:04:32
AI en onderwijs gaan op harmonieuze wijze samen,
00:04:34
respect voor en verrijking van menselijke capaciteiten
00:04:37
in plaats van ze te marginaliseren.
00:04:39
Terwijl we deze nieuwe grenzen verkennen,
00:04:41
elke innovatie,
00:04:42
uitdaging,
00:04:43
en succes brengt ons dichter bij
00:04:45
het volledige begrijpen en realiseren
00:04:47
potentieel van AI in het onderwijs en daarbuiten.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

résultat(s)
00:00:05
Witamy w tej dogłębnej eksploracji
00:00:08
sztucznej inteligencji w
00:00:10
automatyczna ocena w ramach
00:00:12
dziedzina edukacyjna. Zautomatyzowany
00:00:14
narzędzia oceny, takie jak zakres oceny
00:00:17
lub Turnitin polegają na sztucznej inteligencji do analizy
00:00:20
i oceniaj odpowiedzi uczniów
00:00:22
Dokładnie i skutecznie.
00:00:24
Ale jak jest ta technologia
00:00:26
zdolny do obiektywnej oceny
00:00:28
Wiedza i umiejętności uczniów?
00:00:30
AI wykorzystuje zaawansowane algorytmy
00:00:32
analizowanie odpowiedzi uczniów,
00:00:34
porównując je z zestawem
00:00:37
kryteria lub predefiniowane odpowiedzi.
00:00:38
Na przykład
00:00:39
w przypadku pytań otwartych,
00:00:42
Sztuczną inteligencję można wyszkolić
00:00:44
rozpoznawanie określonych słów kluczowych,
00:00:45
zwroty lub pojęcia oraz
00:00:47
odpowiednio przyznać punkty.
00:00:49
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w ocenie
00:00:52
oferuje liczne korzyści,
00:00:53
takie jak skrócenie czasu oceniania
00:00:55
wychowawcy i dostarczanie niemal
00:00:57
natychmiastowa informacja zwrotna dla studentów.
00:00:59
Zapewnia również spójność
00:01:01
i obiektywnej oceny,
00:01:02
eliminowanie potencjalnych uprzedzeń, które
00:01:05
Może wystąpić w ocenie człowieka.
00:01:07
Jednakże,
00:01:08
AI w ocenie nie jest pozbawiona wyzwań.
00:01:12
zagadnienia związane z kapitałem własnym,
00:01:14
dokładność
00:01:14
oraz ważność automatycznych ocen
00:01:17
Nadal są tematem debaty i badań.
00:01:20
Istnieją również obawy związane z
00:01:22
prywatność i zarządzanie danymi uczniów.
00:01:25
W miarę zagłębiania się w konkretne zastosowania
00:01:27
sztucznej inteligencji i automatycznej oceny,
00:01:29
kilka przypadków w wyższych
00:01:31
instytucje edukacyjne i
00:01:32
powstają szkoły na całym świecie
00:01:33
Jako pionierzy w tej dziedzinie.
00:01:36
Oceniane umiejętności są szeroko zakrojone,
00:01:38
obejmujące umiejętności tak różnorodne jak pisanie,
00:01:41
rozwiązywanie problemów i wiele więcej,
00:01:43
przynosząc niezrównaną prędkość i
00:01:45
wiarygodność oceny w wielu
00:01:47
konteksty. Na przykład
00:01:48
ETS lub usługa testowania edukacyjnego
00:01:50
jest liderem w zastosowaniu sztucznych
00:01:53
inteligencja do oceny uczniów
00:01:55
umiejętności pisania w kontekście TUE,
00:01:58
Testy FL i GRE.
00:01:59
System zarejestrowanych znaków towarowych rater S E
00:02:02
wykorzystuje podejście do uczenia maszynowego
00:02:04
gdzie sztuczna inteligencja jest szkolona na dużym zestawie
00:02:08
odpowiedzi uczniów skalibrowane przez człowieka
00:02:10
ewaluatorów do zrozumienia i identyfikacji
00:02:12
co stanowi odpowiedź jakościową.
00:02:15
E rater następnie analizuje składnię,
00:02:17
gramatyka, spójność dyskursu,
00:02:19
i trafność treści do autonomicznego przypisywania
00:02:22
ocena lub uzupełnienie oceny ludzkiej.
00:02:25
W Singapurze
00:02:25
nauka sztucznej inteligencji wiewiórki zmieniła się
00:02:28
proces oceny w
00:02:30
kontekst spersonalizowanego uczenia się.
00:02:32
Tutaj chodzi o diagnozowanie
00:02:33
mocne i słabe strony uczniów
00:02:35
w zrozumieniu przedmiotów szkolnych.
00:02:37
Głębokie uczenie się platformy
00:02:39
Algorytmy potrafią dostosowywać oceny
00:02:41
i oparte na treściach edukacyjnych
00:02:42
indywidualnych potrzeb uczniów,
00:02:44
pozwalające na precyzyjne dostosowywanie
00:02:46
Podróży edukacyjnej.
00:02:48
Przyjrzyjmy się również zastosowaniu
00:02:50
edtech w Indiach,
00:02:51
gdzie platformy takie jak Vedantu i
00:02:53
Baiju wykorzystuje sztuczną inteligencję do śledzenia i analizy
00:02:56
wyniki uczniów w czasie rzeczywistym,
00:02:57
Określenie nie tylko obszarów, które
00:03:00
wymaga dodatkowej uwagi, ale
00:03:01
sugeruje również spersonalizowane
00:03:03
strategie uczenia się oparte na
00:03:05
indywidualne wyniki uczniów oraz
00:03:07
postęp w kontekście uniwersyteckim.
00:03:09
W Stanach Zjednoczonych,
00:03:11
Uniwersytet Stanford zbadał
00:03:12
wykorzystanie sztucznej inteligencji do oceny uczniów
00:03:15
umiejętności programowania.
00:03:16
Automatyczna ocena systemów
00:03:18
kod studentów nie tylko
00:03:20
pod względem dokładności,
00:03:21
ale także jakość i wydajność,
00:03:23
badanie czynników, takich jak kod
00:03:26
jasność i złożoność algorytmiczna.
00:03:28
Te przykłady podkreślają wzrost
00:03:30
przyjęcie sztucznej inteligencji w dziedzinie edukacji
00:03:33
oceny na całym świecie oraz
00:03:35
w różnych kontekstach uczenia się,
00:03:37
torując drogę nowym możliwościom
00:03:40
i trwające debaty na temat sprawiedliwości
00:03:43
i skuteczności tych technologii.
00:03:46
Kiedy rozważamy te
00:03:48
rewolucyjne wydarzenia teraz,
00:03:49
podróż przez zawiłości sztucznej inteligencji
00:03:52
zasilana automatyczna ocena opuszcza nas
00:03:54
z odnowionymi perspektywami i nienasyconą
00:03:57
ciekawość w kierunku przyszłości edukacji.
00:03:59
Bezprecedensowa dokładność,
00:04:01
wydajność i personalizacja oferowana przez
00:04:04
technologie te są niezaprzeczalnie potężne,
00:04:06
umożliwienie bardziej zindywidualizowanego,
00:04:09
skalowalny i być może bardziej sprawiedliwy
00:04:11
podejście do nauczania oceny.
00:04:13
Konieczne jest jednak nawigacja
00:04:16
te cyfrowe wody ostrożnie,
00:04:18
uważnie obserwować kwestie etyczne,
00:04:20
dokładność ocen,
00:04:22
i potencjalne psychologiczne
00:04:23
Wpływ na uczniów.
00:04:25
Nauczyciele, technolodzy,
00:04:26
Decydenci polityczni muszą się zjednoczyć,
00:04:29
Współpracuj i wspólnie tworzymy przyszłość
00:04:32
Sztuczna inteligencja i edukacja harmonijnie się łączą,
00:04:34
poszanowanie i wzbogacanie ludzkich możliwości
00:04:37
Zamiast ich marginalizować.
00:04:39
Kiedy odkrywamy te nowe granice,
00:04:41
każda innowacja,
00:04:42
wyzwanie,
00:04:43
Sukces przybliża nas do
00:04:45
zrozumienie i uświadomienie sobie pełnego
00:04:47
potencjał sztucznej inteligencji w edukacji i poza nią.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

résultat(s)
00:00:05
Üdvözöljük ebben a mélyreható feltárásban
00:00:08
a mesterséges intelligencia
00:00:10
automatizált értékelés a
00:00:12
oktatási terület. Automatizált
00:00:14
értékelési eszközök, például a besorolási hatókör
00:00:17
vagy a Turnitin az AI-re támaszkodik az elemzéshez
00:00:20
és értékelje a hallgatók válaszait
00:00:22
pontosan és hatékonyan.
00:00:24
De hogy van ez a technológia
00:00:26
képes objektív értékelésre
00:00:28
diákok ismeretei és készségei?
00:00:30
Az AI kifinomult algoritmusokat alkalmaz
00:00:32
a hallgatók válaszainak elemzése,
00:00:34
összehasonlítva őket egy halmazával
00:00:37
kritériumok vagy előre meghatározott válaszok.
00:00:38
Például
00:00:39
nyitott kérdések esetén,
00:00:42
A mesterséges intelligenciát ki lehet képzni
00:00:44
felismeri a konkrét kulcsszavakat,
00:00:45
kifejezések vagy fogalmak és
00:00:47
pontokat ennek megfelelően ítélünk oda.
00:00:49
A mesterséges intelligencia használata az értékelésben
00:00:52
számos előnnyel jár,
00:00:53
például az osztályozási idő csökkentése
00:00:55
oktatók és szinte biztosító
00:00:57
azonnali visszajelzés a hallgatók számára.
00:00:59
Ez biztosítja a következetességet is
00:01:01
objektív értékelés,
00:01:02
a lehetséges elfogultságok kiküszöbölése
00:01:05
előfordulhat az emberi értékelés során.
00:01:07
Azonban
00:01:08
A mesterséges intelligencia az értékelésben nem mentes kihívások nélkül.
00:01:12
a saját tőkével kapcsolatos kérdések,
00:01:14
pontosság
00:01:14
és az automatizált értékelések érvényessége
00:01:17
Továbbra is vita és kutatás témája.
00:01:20
Vannak aggályok is
00:01:22
magánélet és a hallgatói adatok kezelése.
00:01:25
Ahogy belemerülünk a konkrét alkalmazásokba
00:01:27
mesterséges intelligencia és automatizált értékelés,
00:01:29
több példány a magasabb szinten
00:01:31
oktatási intézmények és
00:01:32
iskolák világszerte jelennek meg
00:01:33
úttörőként ezen a területen.
00:01:36
Az értékelt készségek széles körűek,
00:01:38
olyan változatos képességeket lefedve, mint az írás,
00:01:41
problémamegoldás és még sok más,
00:01:43
páratlan sebességgel és
00:01:45
Az értékelés megbízhatósága sokban
00:01:47
kontextusok. Például
00:01:48
ETS vagy oktatási tesztelési szolgáltatás
00:01:50
vezető szerepet játszott a mesterséges használatban
00:01:53
intelligencia a hallgatók értékeléséhez
00:01:55
írási készség az EU-val összefüggésben,
00:01:58
FL és GRE tesztek.
00:01:59
S E értékelő bejegyzett védjegyrendszer
00:02:02
gépi tanulási megközelítést alkalmaz
00:02:04
ahol a mesterséges intelligenciát nagy mennyiségben tanítják
00:02:08
ember által kalibrált hallgatói válaszok
00:02:10
Értékelők megértéséhez és azonosításához
00:02:12
mi minőségi válasz.
00:02:15
Az E értékelő ezután elemzi a szintaxist,
00:02:17
nyelvtan, diskurzus koherenciája,
00:02:19
és a tartalom relevanciája autonóm hozzárendeléshez
00:02:22
osztályozás vagy kiegészítő emberi értékelés.
00:02:25
Szingapúrban
00:02:25
mókus AI tanulása átalakult
00:02:28
az értékelési folyamat a
00:02:30
A személyre szabott tanulás összefüggései.
00:02:32
Itt a diagnosztizálásról van szó
00:02:33
a diákok erősségei és gyeng
00:02:35
az iskolai tantárgyak megértésében.
00:02:37
A platform mély tanulása
00:02:39
Az algoritmusok adaptálhatják az értékeléseket
00:02:41
és oktatási tartalom alapú
00:02:42
az egyes diákok igényeire vonatkozóan,
00:02:44
lehetővé teszi a pontos testreszabást
00:02:46
Az oktatási utazásról.
00:02:48
Vizsgáljuk meg a használatát is
00:02:50
edtech Indiában,
00:02:51
ahol olyan platformok, mint a Vedantu és
00:02:53
Baiju mesterséges intelligenciát használ nyomon követésre és elemzésre
00:02:56
a hallgatói teljesítmény valós időben,
00:02:57
Nem csak olyan területek azonosítása, amelyek
00:03:00
további figyelmet igényel, de
00:03:01
személyre szabott javaslatot is
00:03:03
tanulási stratégiák alapulnak
00:03:05
egyéni hallgatói teljesítmény és
00:03:07
Előrelépés egyetemi kontextusban.
00:03:09
Az Egyesült Államokban,
00:03:11
A Stanford Egyetem felfedezte
00:03:12
A mesterséges intelligencia használata a hallgatók értékelésére
00:03:15
programozási készségek.
00:03:16
Automatizált rendszerek értékelése
00:03:18
A hallgatók kódja nem csak
00:03:20
a pontosság szempontjából,
00:03:21
de minőség és hatékonyság is,
00:03:23
olyan tényezők vizsgálata, mint a kód
00:03:26
egyértelműség és algoritmikus összetettség.
00:03:28
Ezek a példák kiemelik a növekedést
00:03:30
A mesterséges intelligencia elfogadása az oktatás területén
00:03:33
értékelés világszerte és
00:03:35
különböző tanulási összefüggésekben,
00:03:37
új lehetőségek előmozdítása
00:03:40
és folyamatos viták a méltányosságról
00:03:43
és ezeknek a technológiáknak a hatékonysága.
00:03:46
Miközben ezeket szemléljük
00:03:48
most forradalmi fejlemények,
00:03:49
utazás az AI bonyolultságaiban
00:03:52
a motoros automatizált értékelés elhagyja minket
00:03:54
megújult perspektívákkal és kielégíthetetlen
00:03:57
Kíváncsiság az oktatás jövője iránt.
00:03:59
a példátlan pontosság,
00:04:01
Hatékonyság és személyre szabás által kínált
00:04:04
ezek a technológiák tagadhatatlanul erősek,
00:04:06
egyénileg személyre szabottabb,
00:04:09
skálázható, és talán méltányosabb
00:04:11
az értékelés tanításának megközelítése.
00:04:13
Azonban elengedhetetlen a navigálás
00:04:16
ezeket a digitális vizeket óvatosan,
00:04:18
szorosan figyelemmel kíséri az etikai kérdéseket,
00:04:20
az értékelések pontossága,
00:04:22
és a lehetséges pszichológiai
00:04:23
A diákokra gyakorolt hatás.
00:04:25
Oktatók, technológusok,
00:04:26
és a döntéshozóknak egyesülniük kell,
00:04:29
Együttműködés és együttműködés olyan jövőt teremt, ahol
00:04:32
Az AI és az oktatás harmonikusan keveredik,
00:04:34
az emberi képességek tiszteletben tartása és gazdagítása
00:04:37
Ahelyett, hogy marginalizálná őket.
00:04:39
Miközben feltárjuk ezeket az új határokat,
00:04:41
minden innováció,
00:04:42
kihívás,
00:04:43
És a siker közelebb visz minket
00:04:45
megérteni és felismerni a teljes egészet
00:04:47
A mesterséges intelligencia lehetőségei az oktatásban és azon túl.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

Mandarine AI: WHAT YOU SHOULD KNOW

RELATED COURSES This tutorial is part of the following courses

1506 Views

Part 07 - Generative AI in education and training

Discover how artificial intelligence is transforming education by personalizing learning, while presenting unique challenges.

ALL COURSES

An Error Has Occurred

Unable to save your progress. Please reload the page, log in, and try again. If the problem persists, please contact an administrator.

Close

Reminder

Show

/

Join Live Training Session