Alors que les systèmes scolaires accordent la priorité aux compétences du 21e siècle telles que la résolution de problèmes, la pensée critique et l'expérimentation, les éducateurs intensifient leur jeu d'évaluation. Pour mesurer avec précision les performances dans les tâches de réflexion de haut niveau, les enseignants s'appuient de plus en plus sur des évaluations subjectives complexes, y compris des essais, des présentations et des projets de synthèse.
Cependant, nombreux sont ceux qui estiment que l'automatisation de la notation des évaluations subjectives est beaucoup plus difficile que la notation des évaluations objectives. évaluations objectives comme les tests à choix multiples. Les enseignants peuvent craindre que les systèmes de notation basés sur l'intelligence artificielle (IA) ne soient pas en mesure de gérer les nuances d'expression que l'on trouve dans les évaluations plus ouvertes. En conséquence, les enseignants se retrouvent souvent avec un lourd fardeau de notation manuelle qui les empêche de préparer leurs plans de cours ou de communiquer avec les familles.
Mais ce n'est pas une fatalité. Dans cet article, nous montrons comment il est possible d'automatiser la notation, même pour les évaluations subjectives, et de faire gagner du temps et de l'argent aux systèmes scolaires.
Principaux points à retenir
- Effet d'entraînement sur l'efficacité: La notation automatisée réduit considérablement le temps que les éducateurs consacrent aux évaluations, en particulier pour les tâches de grande envergure.
- Équilibre entre l'IA et l'homme: Si l'IA peut prendre en charge la notation objective et certains aspects des tâches subjectives, la supervision humaine est cruciale pour les évaluations nuancées.
- La flexibilité est la clé: Des algorithmes flexibles et des modèles hybrides améliorent la capacité à évaluer équitablement la créativité, l'originalité et la diversité des perspectives.
- Soutien aux enseignants: Des outils EdTech intuitifs et une formation adéquate permettent aux enseignants d'intégrer de manière transparente la notation automatisée dans leur flux de travail sans sacrifier la qualité.
Qu'est-ce que la notation automatisée ?
La notation automatisée fait référence à l'utilisation de technologies, telles que l'IA et l'apprentissage automatique (ML), pour évaluer et noter les évaluations des étudiants. Cette méthode est particulièrement utile pour les établissements d'enseignement à grande échelle, où la notation manuelle de centaines ou de milliers de devoirs peut prendre beaucoup de temps et être sujette à des incohérences.
Contrairement à une opinion répandue, les systèmes de notation automatisés peuvent évaluer une grande variété de formats, y compris les questions à choix multiples, les questions vrai/faux, les réponses courtes et même des réponses textuelles plus complexes telles que les essais. L'objectif est d'améliorer l'efficacité et de fournir un retour d'information rapide tout en maintenant l'équité et la fiabilité de la notation.
Les plateformes EdTech telles que TAO mettent en place outils de notation automatisés entre les mains des enseignants. Par exemple, TAO peut noter des questions objectives comme les choix multiples en utilisant des clés de réponse prédéfinies, tandis que pour les réponses plus subjectives ou complexes, il utilise un système de notation humain assisté par la technologie, TAO Graderqui augmente l'efficacité de la notation manuelle. L'assistant IA de TAO Grader utilise des algorithmes avancés tels que le traitement du langage naturel (NLP) pour analyser les réponses écrites et recommander une note, ainsi que le raisonnement qui la sous-tend, sur la base de la grille d'évaluation.
4 Défis (et solutions) lors de l'utilisation de la notation automatisée pour les évaluations subjectives
De nombreux éducateurs et administrateurs estiment que les systèmes de notation automatisés ne sont pas en mesure d'apprécier toute la profondeur et l'étendue de l'apprentissage des élèves. La vérité est un peu plus nuancée. Bien que ces systèmes ne soient pas des évaluateurs subjectifs parfaits, ils peuvent apporter une aide précieuse aux correcteurs humains lorsqu'ils sont utilisés correctement.
1. Noter les dissertations de longue durée
Les dissertations, qui constituent peut-être la forme la plus durable d'évaluation subjective, sont notoirement longues à corriger. Lorsque les enseignants doivent corriger les rédactions pour détecter les erreurs grammaticales, repérer les incohérences logiques et évaluer les preuves, il leur faut parfois des dizaines d'heures pour finir de noter une série de dissertations. L'IA peut-elle vraiment aider à relever ce défi extrêmement complexe ?
Solution : La notation assistée par l'IA
Oui, c'est tout à fait possible. Bien que les systèmes de notation automatisés ne puissent pas faire 100 % du travail, ils peuvent réduire considérablement le temps que les enseignants consacrent à l'évaluation des dissertations de longue durée.
Grâce aux capacités avancées de NLP que l'on retrouve dans les chatbots tels que ChatGPT et Gemini, les assistants de notation IA peuvent repérer les problèmes de grammaire et d'orthographe et évaluer la cohérence logique des dissertations. Les enseignants peuvent ainsi se concentrer sur la rédaction de commentaires ciblés et sur le repérage des problèmes à l'aide de preuves et d'analyses factuelles.
Avec la notation assistée par l'IA, les enseignants jouent toujours un rôle important dans la définition des normes de notation. Une plateforme EdTech flexible permettra même aux enseignants de définir des stratégies de notation pour des éléments distincts afin de garantir l'équité de la notation. Dans le TAO, les enseignants peuvent désigner des collègues qui excellent dans une certaine matière - la politique de la République romaine, par exemple - pour noter les questions sur ce sujet tout en les rendant aveugles à l'identité de l'élève.
2. Évaluer la créativité
La difficulté d'évaluer la créativité et l'innovation constitue un défi important pour la notation automatisée des évaluations subjectives. L'originalité des réponses souvent attendue dans les dissertations, les présentations orales et les tâches de résolution de problèmes pose un problème aux systèmes automatisés qui s'appuient sur la reconnaissance des formes et la normalisation.
Par exemple, un étudiant peut présenter une perspective ou une structure unique dans un essai qui défie les formats traditionnels, mais le système automatisé peut pénaliser la réponse parce qu'elle s'écarte des modèles qu'il a été formé à reconnaître comme "corrects".
En revanche, les réponses formulées et répétitives qui suivent de près les modèles attendus peuvent obtenir un score plus élevé, même si elles manquent de profondeur ou de créativité. Cette limitation peut étouffer l'innovation dans le travail des élèves, car ils peuvent se concentrer sur l'écriture pour l'algorithme plutôt que sur l'expression d'idées nouvelles.
Solution : Un classement flexible
Pour relever le défi de l'évaluation de la créativité, les systèmes de notation automatisés peuvent être conçus en gardant à l'esprit la flexibilité. Une solution consiste à utiliser une plateforme comme TAO qui intègre des algorithmes d'analyse du langage complexe et nuancé. Les algorithmes peuvent être entraînés à identifier non seulement des modèles, mais aussi l'utilisation d'arguments originaux, de nouvelles perspectives ou d'approches diverses de la résolution de problèmes.
Un modèle hybride, dans lequel l'IA signale des travaux potentiellement créatifs à l'examen humain, contribuerait à préserver l'équilibre entre l'automatisation et le jugement humain subjectif, en veillant à ce que l'originalité et l'innovation soient correctement récompensées.
3. Formation des enseignants
Les enseignants ont besoin d'aide lorsqu'ils passent d'une notation entièrement manuelle à une notation automatisée et assistée. Pour s'assurer qu'ils tirent le meilleur parti de leurs outils EdTech, les administrateurs peuvent être amenés à planifier des sessions de formation. Naturellement, le temps et les coûts financiers que cela implique peuvent constituer un obstacle à la mise en œuvre.
Solution : L'outillage intuitif
La formation à la littératie numérique est essentielle, plateformes EdTech intuitives intuitives peuvent réduire considérablement la nécessité d'organiser de longs ateliers. Lorsque les éducateurs peuvent se connecter à un hub unique pour publier des évaluations, télécharger des grilles d'évaluation, effectuer une notation automatisée et une notation manuelle, ils n'ont plus besoin de consacrer du temps et de l'énergie à la gestion de plusieurs progiciels d'évaluation éducative distincts.
Un élément des logiciels EdTech intuitifs est entièrement caché dans les coulisses, mais il est incroyablement important : l'interopérabilité. Les solutions EdTech interopérables respectent des normes de source ouverte telles que celles établies par le IMS Global Learning Consortium (IMS), de sorte qu'elles peuvent être intégrées de manière transparente à d'autres outils d'apprentissage. Cela élimine le besoin d'intégrations personnalisées coûteuses, réduit la charge de formation et permet aux éducateurs de choisir les solutions qu'ils souhaitent utiliser sans avoir à se soucier de l'administration.
4. Prévenir le plagiat
Les systèmes de notation automatisés ont beaucoup de mal à détecter le plagiat, en particulier dans les évaluations subjectives où les étudiants peuvent avoir recours à des formes subtiles de malhonnêteté académique. Le plagiat ne se limite pas au simple copier-coller : il peut impliquer la paraphrase, le vol d'idées ou l'utilisation de contenu généré par l'IA, ce qui rend la détection plus difficile pour les algorithmes qui ne s'appuient que sur des techniques de correspondance superficielle.
Solution : Intégration d'outils avancés de détection du plagiat
Pour relever ce défi, des solutions de détection du plagiat devraient être intégrées dans les systèmes de notation. Ces outils peuvent aller au-delà de la simple mise en correspondance de textes en recourant à l'analyse sémantique. Cette analyse permet d'identifier les similitudes de sens, même si la formulation est différente.
En outre, les modèles d'IA devraient être formés pour détecter les modèles communs de plagiat dans diverses sources. Les systèmes de notation automatisés peuvent également être connectés à de grandes bases de données académiques et au web pour des comparaisons en temps réel et une confiance accrue dans l'intégrité académique.
Conclusion
Si les systèmes de notation automatisés présentent des défis uniques, en particulier lorsqu'il s'agit d'évaluer des travaux subjectifs, longs et créatifs, ils offrent également un immense potentiel de rationalisation des processus de notation et d'amélioration de l'efficacité. En tirant parti d'outils d'IA avancés tels que le NLP, les éducateurs peuvent réduire considérablement le temps consacré à la notation, tout en garantissant l'équité et la précision.
Des solutions telles que les modèles de notation hybrides, les algorithmes flexibles et les plateformes intuitives et interopérables permettent aux enseignants d'intégrer plus facilement des systèmes automatisés sans perdre l'élément humain indispensable aux évaluations subjectives. Avec un bon équilibre entre la technologie et la supervision humaine, la notation automatisée peut améliorer l'expérience éducative des élèves et des enseignants.
Pour en savoir plus sur l'automatisation de la notation des évaluations subjectives, consultez ces ressources utiles sur le blog TAO :
- Rompre avec les conventions : Les 3 types d'évaluations alternatives expliqués
- Comment réduire les risques de tricherie dans les tests en ligne
- Podcast : L'avenir de l'évaluation de la langue et de la littératie dans les écoles de New York
FAQ
- L'IA peut-elle remplacer totalement les enseignants dans la notation des évaluations subjectives ?
Non, l'IA ne peut pas remplacer totalement les enseignants pour les évaluations subjectives. Si l'IA peut prendre en charge des tâches telles que la vérification de la grammaire et l'identification de la cohérence logique, une supervision humaine est nécessaire pour les jugements nuancés, tels que l'évaluation de la créativité, de l'originalité et de la profondeur des arguments.
- Quelle est la précision de la notation automatisée ?
La notation automatisée est généralement précise pour les questions objectives, mais peut se heurter à des difficultés pour les réponses subjectives. Sa précision s'améliore avec de meilleurs algorithmes et des données de formation diversifiées, mais l'implication humaine garantit l'équité.
- Quels sont les avantages de la notation automatisée dans l'enseignement ?
La notation automatisée augmente l'efficacité, réduit le temps de notation et fournit un retour d'information plus rapide aux étudiants.
