Fulle klasserom, stramme tidsfrister, stadig økende krav til vurdering? Du er ikke alene om å føle presset, og det er derfor noen EdTech-selskaper gjør sitt ytterste for å selge AI som en universalmiddel for automatiserte vurderinger. Bare la den skanne elevenes svar, så får du umiddelbar og rettferdig tilbakemelding. Det er i hvert fall løftet.
Sannheten? Det er mer uklart. Du kan bruke AI-poengsum for å komme deg gjennom vurderingsarbeidsmengden din, men uten de riktige prosessene på plass, kan du ikke være 100 prosent sikker på at den gjør det riktig. I denne artikkelen skal vi veilede deg gjennom de viktigste elementene i et pålitelig AI-vurderingsverktøy.
Viktige konklusjoner
- I AI-poenggivning tildeles karakterer av kunstig intelligens. Dette fungerer best med flervalgstester.
- Fordi AI kan gjette eller «hallusinere», er det ikke en universalmiddel for vurderingsproblemer.
- For å få fordelene med AI-scoring samtidig som du minimerer risikoen, bruk menneskelige prosesser og velg et system som kan forklare svarene.
AI-poengsum : Det gode, det dårlige og det stygge
AI-poenggivning er bruk av maskiner for å automatisere karaktersetting. AI er selvfølgelig en feilaktig betegnelse. Det er ingenting «intelligent» med store språkmodeller (LLM-er); i stedet for å tenke og resonnere, er de rett og slett flinke til å manipulere tekst – noe noen av studentene dine uten tvil har oppdaget. Selv om de kan produsere middelmådige essays, har de noen alvorlige feil.
Når det gjelder AI-scoring , er det et par ting du må huske på om hvordan disse maskinene er strukturert.
Det gode
Modellene som markedsføres som AI bygges ved å mate store mengder tekst, bilder og video inn i datamodeller som plukker opp mønstre. Deretter beregner de sannsynligheten for at én sekvens vil følge den neste. Etter å ha behandlet millioner av bøker, beregner de at det er stor sannsynlighet for at ordet «merry» vil bli etterfulgt av ordet «jul», og så videre.
Fordi de er så gode på mønstergjenkjenning, kan AI-poengverktøy være ganske nyttige når det gjelder å oppdage stave- og grammatikkfeil eller identifisere feil flervalgssvar. De kan også oppdage manglende sekvenser i studentoppgaver og identifisere dårlig formaterte sitater. Imidlertid er mange vurderingsoppgaver på høyere nivå fortsatt utenfor rekkevidde.
Det dårlige
Feilene AI-verktøy ofte gjør gjenspeiler forskjellen mellom sannsynlighetsberegning og reell resonnering. For eksempel, så sent som i morges, ba jeg ChatGPT om å veilede meg gjennom monteringen av en tverrstang i en allerede montert IKEA-kommode. Jeg ville unngå å ta kommoden fra hverandre bare for å installere én enkelt komponent. Heldigvis fortalte ChatGPT meg at de hadde tilgang til manualen og kom med et strålende forslag – bare sett trepinnene inn i hullene på utsiden av kommoden.
Problemet er selvfølgelig at det ikke var noen hull på utsiden av kommoden. ChatGPT antok rett og slett at de var der fordi IKEA vanligvis gjør det enkelt å skru ting fast ved å sette forhåndsborede hull overalt.
I akademia gjetter studentene ofte seg frem til det riktige svaret slik. Men vurderingseksperter må kunne bekrefte svarene sine med sikkerhet. Det betyr at LLM-er som ser etter mønstre og sannsynligheter i stedet for verifiserbare fakta, er for upålitelige til å kunne gi vurderinger helt på egenhånd.
Det stygge
Vurderingseksperter må også bekymre seg for partisk AI. For eksempel fant en trio av professorer fra Stanford og Dartmouth universiteter i mai 2025 at både republikanere og demokrater mener at LLM-er har en venstrevridning . Denne studien er en av mange som bekrefter venstrevridd skjevhet blant populære LLM-er.
De fleste populære LLM-ene ble utviklet i Californias Bay Area, en av de mest politisk progressive regionene i verden. Det er kanskje ikke overraskende at LLM-ene gjenspeiler den politiske skjevheten til utviklerne.
Men hvis vurderere outsourcer poengsetting utelukkende til LLM-er som prioriterer ett verdenssyn fremfor et annet, setter de rettferdigheten i vurderingssystemet sitt i fare.
Viktige lærdommer for vurderingsledere
For å dra nytte av AIs styrker samtidig som risikoen minimeres, trenger du et vurderingssystem som er bygget med tanke på egenskapene og manglene til LLM-er . Her er noen viktige ting å se etter når du velger et AI-poengsystem for skolen din.
1. Ingen svarte bokser
Siden LLM-er er basert på mønstre, er ikke resultatene deres faste eller absolutt forutsigbare. Selv om dette er akseptabelt for daglig bruk, er det et stort problem for vurdering av høyrisikovurderinger. Du trenger et transparent AI-poengsystem som kan gi en rubrikklignende oversikt over hvilke deler av et gitt svar som førte til en karakter, og hvilke som førte til fradrag.
2. Samarbeid er nøkkelen
I skolesystemet ditt – enten du er på en liten privatskole eller et stort offentlig skoledistrikt – vil du ha vurderere med variert ekspertise og erfaring. Ideelt sett ønsker du et poengsystem som samsvarer vurdererens ekspertise med elementtypen, slik at den menneskelige poenggiveren kan forstå AI- poengsanbefalingen.
3. Mennesket i loopen
Fra punkt 2 følger det at du trenger et menneske i loopen av vurderingsprosessen. Ved å bruke AI-vurderingsverktøy som forbedrer menneskelig poengsetting ved å fremheve potensielle problemer – men overlater den endelige myndigheten til vurderingseksperten – kan du sørge for at du ikke gjetter deg frem til studentkarakterer.
4. Opplæring i etikk i kunstig intelligens
Ikke bare kast vurdererne dine ut i det dype vannet – utstyr dem med den etiske opplæringen i AI de trenger for å oppdage problemer. Det tar ikke lang tid å lære opp vurderere om de sannsynlige manglene til AI-assistentene deres, som for eksempel venstrevridning. Lag en vurderingsmatrise de kan følge for å anslå AI-resultater, så har du tatt et stort skritt mot å vinne tilliten deres.
5. Manuell poengberegning
Vurderinger med høy innsats vil sannsynligvis inneholde deler som kan scores automatisk , for eksempel flervalgsspørsmål, samt åpne eller subjektive spørsmål som vanligvis trenger en menneskelig scorer. Det betyr at vurderingsverktøyet ditt må muliggjøre en blanding av automatisert og manuell score, slik at du kan ta i bruk en arbeidsflyt som er passende for hvert element.
6. Åpne standarder
Når vurderingsplattformer følger åpne standarder, kan de sømløst integreres med andre EdTech-verktøy og tilpasses for å sikre samsvar med nye forskrifter. Dette gjør åpen kildekode-verktøy for AI-poengsum, som TAO, robuste i møte med endrede EdTech-behov.
Konklusjonen
AI er kommet for å bli – og det samme gjelder budsjettunderskudd, tidspress og høye forventninger. Hvis du er fast bestemt på å bruke AI for å øke effektiviteten i vurderingsarbeidsflyten din, må du bare sørge for at du velger et system som er transparent, rettferdig og robust, uten å erstatte menneskelig vurdering. Ved å bruke AI-poenggivning som et verktøy kan du hjelpe vurdererne dine med å gå raskere frem uten å blindt stole på en svart boks.
For å lære mer om AI i utdanning , sjekk ut disse nyttige bloggene:
- Hvordan oppdager lærere kunstig generert arbeid?
- Hvordan kan AI-verktøy forbedre elevenes vurderingsresultater?
Se pålitelig AI-poengsum selv
Hvis du vil se hvordan tillit til AI-poengsum faktisk ser ut i stedet for å ta det på tro, er en demonstrasjon den enkleste måten å teste antagelsene dine på. Du vil se hvordan TAO kombinerer automatisert poengsum med et menneske i loopen, slik at lærerne beholder reell autoritet over vurderinger som betyr noe.
TAOs plattform behandler ikke AI som en svart boks – den gir deg rom til å gjennomgå, justere og samarbeide med systemet i stedet for å overgi magefølelsen din til det. En gjennomgang vil vise deg arbeidsflytene, kontrollene og de delte kontrollene til TAO-plattformen. Bestill en demonstrasjon i dag .
