Hvis du administrerer vurderingsutvikling i et offentlig læringsplattform (LMS), vet du hvor vanskelig det kan være å publisere nye elementer. Fageksperter (SMB-er) er allerede strukket tynt, og det virker som om endeløse sykluser med tilbakemeldinger er nødvendige før noe går live. Når du har kommet over hindringene, har de underliggende retningslinjene ofte endret seg.
Til tross for dette, forsvinner ikke presset om å produsere flere varer, raskere. Denne artikkelen vil vise deg hvordan du bruker AI til å lage varer i et læringsplattformsystem for myndighetene, samtidig som den skisserer risikoen ved å stole for mye på det. Vi forklarer også hvordan det å integrere AI i læringsplattformen din kan bidra til å beskytte systemene dine.
Hvorfor LMS-vareutvikling stopper opp
Det er unikt utfordrende å opprette elementer i offentlige LMS-systemer. I motsetning til kommersielle og akademiske miljøer, må hvert vurderingselement være eksplisitt knyttet til en spesifikk forskrift, kompetansestandard eller et policymandat. Deretter må små og mellomstore bedrifter finne tid til å gjennomgå dem, samtidig som de utfører sine operative oppgaver. Til slutt gransker juridiske og compliance-team hvert element før det når studentene.
Fordi flere team er involvert, går ofte saker gjennom flere avdelinger før publisering, noe som fører til kaskader av revisjonsforespørsler som kan ta uker å løse. Og når de underliggende regelverket oppdateres, må alle relaterte elementer også revideres, noe som ofte utløser tidkrevende manuell kryssreferanse. Flerspråklighet og tilgjengelighetskrav kompliserer prosessen ytterligere.
Hvordan AI kan hjelpe på en meningsfull måte
Gitt kompleksiteten ved utarbeidelse og revisjon av saksdokumenter, kan embetsmenn trenge en hjelpende hånd. Og det finnes faktisk flere måter AI kan forbedre utarbeidelses-, redigerings- og revisjonsprosessen på en meningsfull måte. Men det er en hake: For å være effektiv må AI operere innenfor en veldefinert arbeidsflyt som er i samsvar med byråets forskrifter og standarder. Her er noen praktiske måter AI kan støtte opprettelsen av saksdokumenter på, samtidig som kvalitet og samsvar opprettholdes.
Strukturert elementutkast
Dette kan være den mest åpenbare måten å bruke AI i offentlige læringsplattformer. Merk imidlertid at AI ikke utmerker seg ved å generere tekst i fritt format. Den krever snarere en definert elementmal, komplett med en stilk (hovedspørsmålet eller scenarioet som presenteres for eleven), distraherende faktorer (sannsynlige feil svaralternativer), det riktige svaret, en begrunnelse for det riktige valget og metadatakoder. En riktig konfigurert AI kan deretter oversette en forskrift til elementer som oppfyller det nødvendige formatet.
Selvfølgelig er innspill fra små og mellomstore bedrifter fortsatt nødvendig. Men i stedet for å utarbeide fra bunnen av, fungerer små og mellomstore bedrifter som redigerere av elementer og verifiserer at vanskelighetsgrader og tekniske spesifikasjoner er passende. Selv med denne nødvendige tilsynsevnen er tidsbesparelsen betydelig for travle fagfolk.
Opprette alternative vareversjoner for å beskytte integriteten
I tillegg til å lage nye elementer, kan AI generere alternative versjoner av eksisterende elementer ved å variere scenariokontekst eller endre rekkefølgen på distraherende faktorer. Dette er viktig for vurderingssikkerheten, som avhenger av dybden på elementbassenget.
Igjen er menneskelig innsats nødvendig for å gjennomgå og forbedre alternative versjoner. Men når en anmelder kan redigere 5 AI-genererte variasjoner i løpet av tiden det tar å skrive 1 variant manuelt, vil det ha stor innvirkning på den totale utviklingstidslinjen.
Samkjøre elementer til politiske rammeverk eller kompetanser
Det kan være kjedelig og tidkrevende å knytte regelverk til elementer, men det er nødvendig når rammeverk oppdateres. Heldigvis er AI svært effektiv til å identifisere koblinger mellom tekster, noe som gjør den ideell for å analysere elementinnhold mot mandater og flagge feiljustering.
Når du for eksempel oppdaterer en kompetansemodell, kan AI skanne elementbanken din og flagge elementer som trenger revisjon. Dette kan igjen hjelpe små og mellomstore bedrifter med å prioritere revisjonene sine.
Støtte til flerspråklige eller tilgjengelighetstilpasninger
Offentlige etater betjener ofte flerspråklige befolkningsgrupper og står overfor strenge påbud om å tilby ressurser på flere språk. AI-assistert oversettelse kan oversette elementer til målspråk nesten umiddelbart, noe som gjør det enklere for tospråklige SMB-er å forbedre nøyaktigheten.
Dette er ikke bare raskere enn å oversette fra bunnen av, men reduserer også den kognitive belastningen på menneskelige anmeldere, slik at de kan spare energi til høyere ordens tenkning.
Når det gjelder tilgjengelighet, kan AI flagge elementer med altfor komplekse setninger eller dårlige visuelle signaler som kan være vanskelige for brukere av hjelpeteknologi å forstå. Den kan også foreslå alternativer som bevarer det substansielle innholdet i hvert element samtidig som det gjør det mer lesbart.
I tillegg til å legge til rette for en konsistent opplevelse på tvers av enheter, gjør dette testene mer rettferdige fordi det sikrer at folk blir målt på sin relevante kunnskap og ferdigheter, ikke på å navigere i en forvirrende test.
Slik reduserer du risikoen ved AI i gjenstandsproduksjon
Hvis du nøler med å bruke AI til å lage eller forbedre elementer, er det sannsynligvis fordi du allerede er klar over noen av risikoene. Den kanskje mest kritiske av disse er hallusinasjoner, der AI genererer plausibelt høres ut, men fullstendig fabrikkert tekst. Dette er spesielt alvorlig i en myndighetssammenheng, ettersom henvisning til ikke-eksisterende forskrifter kan undergrave etatens troverdighet.
Andre risikoer er prosedyremessige. Hvis for eksempel AI-agenter foretar nøyaktige modifikasjoner av elementer, kan de gjøre det uten skikkelig dokumentasjon, noe som sletter revisjonssporet.
Det er mulig å bekjempe disse risikoene, men bare med de riktige sikkerhetstiltakene på plass. Og gitt kompleksiteten i regelverket myndighetene må følge, må AI-verktøy operere innenfor sikre LMS-plattformer, i stedet for å bli lagt til som en ettertanke utenfra.
Hvis du evaluerer AI-drevne løsninger for elementredigering , se etter disse kontrollene:
- Rollebaserte tillatelser: For å sikre testintegritet trenger du muligheten til å begrense tilgangen til kun de som genererer, gjennomgår og godkjenner elementer. Jo mindre tillitssirkelen er, desto sikrere er vurderingen.
- Versjonskontroll: For å opprettholde forsvarbarhet trenger du et tydelig revisjonsspor. Det betyr at alle AI-genererte utkast (og redigeringer) må spores som en separat versjon, med både den opprinnelige AI-utdataen og eventuelle revisjoner bevart. Uten versjonskontroll er det rett og slett ingen måte å vite hvorfor innhold tok form som det gjorde.
- Revisjonslogger: Disse registrerer når AI ble brukt, hvilke inndata som ble lagt inn i den, hvilke resultater som ble generert, og hvem som deretter gjennomgikk og reviderte resultatene. På den måten kan etaten alltid demonstrere hvordan et element ble opprettet, noe som sikrer ansvarlighet.
- Kontrollpunkter for gjennomgang: AI-genererte elementer bør ikke behandles som en spesiell innholdskategori. De må heller bestå den samme gjennomgangen som menneskelig forfattede elementer.
Ansvarlig integrering av kunstig intelligens i offentlige LMS-plattformer
For å integrere AI effektivt i prosessen med å lage elementer, må byråer definere nøyaktig hva AI kan og ikke kan gjøre. Disse definisjonene finnes like mye (om ikke mer) for ansatte som for selve AI-verktøyene. Når folk bare får en vag instruksjon om å «bruke AI til å forbedre vurderinger», er det rett og slett ingen som vet hva de vil gjøre.
Selv om det er fristende å se på autovern som begrensninger, gir de små og mellomstore bedrifter den tryggheten de trenger for å innovere fritt. Ved å tydelig legge frem måtene de har lov til å bruke kunstig intelligens på, gir du dem tillatelse til å løse problemer. Uten autovern kan de være så redde for å gjøre feil at de holder seg til det som føles trygt.
Slik sikrer du at AI vinner tilliten din
AI kan forbedre elementoppretting i offentlige LMS-plattformer betraktelig ved å øke hastigheten som elementer utarbeides, oversettes, revideres og oppdateres med. Det vil imidlertid bare fungere når de riktige rekkverkene og prosessene er på plass for å sikre kvalitet, nøyaktighet, rettferdighet og reviderbarhet.
Hvis byrået ditt vurderer hvordan de kan integrere AI i vurderingsutvikling, start med styringsbehovene dine, ikke teknologien. Når du har definert oppgavene og behovene dine, kan du velge en LMS-plattform som samsvarer med mandatene dine.
For mer informasjon om statlige vurderinger, sjekk følgende ressurser:
- Hvorfor skoler og myndigheter vender seg til åpen kildekode-programvare for vurdering
- Digital suverenitet i viktige vurderinger: Hvorfor europeiske institusjoner tar tilbake kontrollen
- Hvorfor sertifiseringsorganer må behandle eksamensdata som kritisk infrastruktur
Vanlige spørsmål
Hvordan brukes AI i læringsplattformer?
I LMS-plattformer automatiserer AI utforming av elementer og kobler elementer til regulatoriske påbud. Den oversetter også materialer og flagger tilgjengelighetsproblemer.
Kan AI erstatte fageksperter i offentlige læringsplattformer?
Nei. AI kan generere utkast og flagge problemer for gjennomgang, men den kan ikke validere nøyaktigheten av elementene. Den kan heller ikke effektivt kontrollere seg selv for hallusinasjoner, noe som gjør den upålitelig som en anmelder. Dette betyr at selv om den kan forbedre menneskelig intelligens, kan den ikke erstatte små og mellomstore bedrifter i utviklingsprosessen for vurderinger.
Hvilke rekkverk begrenser risikoen ved kunstig intelligens?
For å sikre testintegritet, reviderbarhet og nøyaktighet trenger du sikkerhetstiltak som rollebaserte tillatelser, versjonskontroll, revisjonslogger og kontrollpunkter for gjennomgang. Disse fungerer best når du tydelig definerer oppgavene som AI kan og ikke kan utføre før du distribuerer den i byrået ditt.