Nouvelles tendances dans la notation de la composition des élèves : modèle de coopération entre les enseignants et l'IA

À mesure que la technologie progresse, une question de longue date est de savoir comment elle va changer ou remplacer les emplois humains traditionnels. Des caisses automatiques dans les supermarchés à la capacité de l’IA à détecter des maladies graves lors d’examens médicaux, les travailleurs de tous les domaines se retrouvent à travailler avec des outils qui accomplissent une partie de leur travail. Alors que l’épidémie a accéléré la popularité des outils d’IA en classe, et que cette tendance ne s’est pas ralentie, l’enseignement est devenu un autre domaine qui partage le travail professionnel avec des outils tels que l’IA.

Nous avons développé un fort intérêt pour une application spécifique de l'intelligence artificielle dans l'enseignement, qui consiste à évaluer les résultats d'apprentissage des élèves. Noter et donner des commentaires aux étudiants prend souvent beaucoup de temps aux enseignants, ce qui empêche de nombreux enseignants de leur confier des tâches d'écriture plus importantes. Dans le même temps, les étudiants doivent souvent attendre longtemps pour obtenir des notes et des commentaires. Dans ce cas, si l’IA peut aider à évaluer les devoirs des élèves, elle permettra sans aucun doute de gagner du temps et d’améliorer l’efficacité de l’apprentissage. Cependant, nous réfléchissons également à une question : les systèmes de notation et de feedback de l’IA peuvent-ils vraiment aider les étudiants aussi efficacement que les vrais enseignants ?

L'enseignant demandera : « Que voulez-vous exprimer ? Je ne comprends pas très bien. La tâche principale de l'IA est de résoudre les problèmes qui sont survenus dans le processus d'écriture et le format, plutôt que d'essayer d'en comprendre le sens. de la véritable intention de l'élève.

Nous avons récemment réalisé une évaluation d'une plateforme d'IA qui permet aux élèves du collège d'écrire, de soumettre et de réviser des dissertations en réponse à des questions à développement définies. Des notes et des suggestions données dans quatre domaines d'écriture (argumentation et concentration, soutien). et preuves, organisation, langage et style) pour les aider à améliorer leurs articles

Pour comparer les notes et les commentaires de l'IA avec ceux de vrais enseignants, nous avons organisé une réunion en face-à-face avec 16 professeurs d'écriture de collège qui avaient utilisé. cette plateforme au cours de l'année scolaire 2021-2022. Après nous être assurés qu'ils avaient une compréhension et une application précises des grilles de notation, nous avons demandé à chaque enseignant d'évaluer 10 essais aléatoires rédigés par des élèves qui n'étaient pas les leurs. obtenez 160 articles évalués par les enseignants pour que nous puissions les comparer avec les scores et les commentaires de l'IA

Les notes attribuées par les enseignants sont-elles similaires ou différentes de celles données par l'IA

En moyenne, nous avons constaté que les enseignants donnaient à l'article des notes inférieures. que l'intelligence artificielle, et il y avait des différences significatives entre les enseignants et l'IA dans tous les aspects, sauf en termes de proposition et d'orientation, dans quatre dimensions (minimum 4 points, maximum 16 points. En termes de scores totaux, score moyen des enseignants pour ces domaines). 160 articles était de 7,6, tandis que le score moyen d'AI pour le même ensemble d'articles était de 8,8. Plus précisément, en termes d'affirmations, d'orientation, de soutien et de preuves, les enseignants et AI avaient tendance à obtenir des scores plus élevés (4 points). et les articles ayant un score faible (1 point), mais il y avait des différences dans les scores moyens. Les enseignants étaient plus susceptibles d'attribuer une note de 2 aux articles, tandis que l'IA, en revanche, était plus susceptible d'attribuer une note de 3 à un article. . En termes d'organisation et de style linguistique, les enseignants étaient plus susceptibles d'évaluer les articles 1 ou 2, tandis que les notes AI étaient réparties entre 1 et 4, un plus grand nombre d'articles recevant 3 voire 4 points

Les enseignants sont les commentaires écrits. similaire ou différent aux commentaires donnés par l'IA ?

Lors de notre réunion avec 16 enseignants, nous leur avons donné l'occasion de discuter des notes et des commentaires qu'ils ont donnés sur 10 articles avant de parler des articles en particulier. Lorsqu'ils ont utilisé ce programme de notation dans leurs classes l'année dernière, la plupart des étudiants avaient besoin d'aide pour comprendre et interpréter les commentaires donnés par l'IA. Plusieurs fois, par exemple, les étudiants lisaient un commentaire mais ne savaient pas comment améliorer leur écriture. un changement notable, selon les enseignants, est qu'ils sont désormais capables d'exprimer des commentaires dans un langage plus approprié au niveau de compréhension de leurs élèves

" Dans notre discussion, nous avons réfléchi sur l'IA. Convivialité en termes de commentaires et de feedback. Les enfants d’aujourd’hui sont habitués aux commentaires directs et honnêtes. Ils n’ont pas toujours besoin d’apaiser leur ego, mais veulent plutôt résoudre des problèmes. Donc, il ne s’agit pas toujours d’être grandiloquent, il s’agit d’être direct ».

Une autre différence que nous avons constatée était que les enseignants se concentraient davantage sur la qualité de l'ensemble de l'essai : le flux, le ton, s'il résumait simplement ou établissait un argument, si les preuves correspondaient à l'argument et si l'ensemble était cohérent. Les enseignants ont expliqué qu’ils étaient plus susceptibles de donner la note 2 à un article lorsqu’il se concentrait sur les affirmations, l’orientation, le soutien et les preuves, car ils étaient en mesure de voir l’intégralité de l’article – ce que de nombreuses IA ne peuvent pas vraiment faire. Oui, car de nombreuses IA sont formées pour cela. au niveau de la phrase plutôt que sur l’ensemble de l’article.

Les enseignants évaluent la structure organisationnelle de manière plus rigoureuse car, contrairement à l'IA, ils peuvent comprendre l'ordre et le déroulement de l'ensemble de l'article. Par exemple, les enseignants ont partagé que l'IA pourrait trouver des mots de transition ou suggérer aux élèves d'utiliser davantage de mots de transition comme preuve d'un argument bien structuré, mais les enseignants peuvent voir si les transitions sont vraiment fluides ou si elles sont simplement insérées dans un groupe dans des phrases sans rapport. . En termes de langage et de style, les enseignants ont de nouveau souligné le problème de la perturbation plus facile de l'IA, par exemple en utilisant un vocabulaire apparemment complexe - ce qui peut impressionner l'IA, mais les enseignants verront qu'il s'agit simplement d'une chaîne de mots incompréhensibles qui forment des phrases. ou exprimer des idées.

L'IA peut-elle aider les enseignants à noter ?

L'évaluation du travail des élèves est une partie très importante et chronophage de l'enseignement, surtout lorsque les élèves apprennent à écrire. Les étudiants ont besoin d’une pratique fréquente et d’une rétroaction rapide pour devenir des écrivains confiants et compétents. Cependant, la plupart des enseignants n'ont pas le temps de planifier et de noter, et ils ont trop d'élèves à enseigner pour planifier des travaux d'écriture réguliers ou longs, tout en maintenant un équilibre entre travail et vie privée dans leur carrière.

L'IA est très importante pour réduire le fardeau des enseignants. Bien que nos recherches préliminaires aient révélé certaines différences dans l'évaluation entre les enseignants et l'IA, nous pensons que si le système d'IA peut examiner les articles des étudiants de manière aussi complète que les enseignants, et donner des commentaires d'une manière qui s'adapte à la croissance des étudiants et aux situations spécifiques. , les étudiants peuvent être plus indépendants. En réponse à ces opinions, l'IA aide les enseignants à noter. Nous pensons que l'amélioration de l'IA est précieuse dans ces domaines, non seulement pour réduire la charge de notation des enseignants, mais également pour garantir que les étudiants ont plus d'opportunités d'écrire et de recevoir des commentaires utiles et opportuns pour améliorer leur développement en tant qu'écrivain.

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