هل يمكن لأجهزة الكمبيوتر حقا تصحيح الامتحانات؟ فوائد التقييمات الآلية لتدريس اللغة الإنجليزية

ɫèAV Languages
الأيدي التي تكتب على جهاز كمبيوتر محمول مع الرموز

يعد التقييم الآلي ، بما في ذلك استخدام الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) ، أحد أحدث حلول تكنولوجيا التعليم. إنه يسرع أوقات تصحيح الامتحان ، ويزيل التحيزات البشرية ، وهو دقيق وموثوق به على الأقل مثل الفاحصين البشريين. مع استمرار الابتكارات ، يعد هذا الابتكار مغيرا حقيقيا لقواعد اللعبة للمعلمين والطلاب.

ومع ذلك ، فقد قوبل بشكل مفهوم بالعديد من الأسئلة وأحيانا الشكوك في مجتمع ELT - هل يمكن لأجهزة الكمبيوتر حقا تصحيح اختبارات التحدث والكتابة بدقة؟

الجواب هو نعم مدوية. يخضع الطلاب من جميع أنحاء العالم بالفعل لاختبارات الذكاء الاصطناعي درجة. توفر اختبارات و Versant- على سبيل المثال - درجات آلية غير متحيزة وعادلة وسريعة لامتحانات التحدث والكتابة - بغض النظر عن المكان الذي يعيش فيه المتقدمون للاختبار ، أو لهجتهم أو جنسم.

تشرح هذه المقالة العمليات الرئيسية التي ينطوي عليها الذكاء الاصطناعي التسجيل الآلي وتوضح أن التقنيات الذكاء الاصطناعي مبنية على أسس الأحكام البشرية المتسقة للخبراء. لذلك ، دعونا نوضح الالتباس حول التسجيل الآلي الذكاء الاصطناعي وننظر في كيفية مساعدة المعلمين والطلاب على حد سواء.

الذكاء الاصطناعي مقابل التسجيل الآلي التقليدي

بادئ ذي بدء ، دعنا نميز بين التسجيل الآلي التقليدي و الذكاء الاصطناعي. عندما نتحدث عن التسجيل الآلي ، فإننا نعني بشكل عام تسجيل العناصر التي تكون إما عناصر متعددة الخيارات أو عناصر مغلقة. قد تضطر إلى إعادة ترتيب الجمل ، والاختيار من قائمة منسدلة ، وإدراج كلمة مفقودة - هذا النوع من الأشياء. تم تصميم أنواع الأسئلة هذه لاختبار مهارات معينة ويضمن التسجيل الآلي إمكانية تمييزها بسرعة ودقة في كل مرة.

بينما يمكن استخدام عناصر يتم تسجيلها تلقائيا مثل هذه لتقييم المهارات الاستقبالية مثل الاستماع وفهم القراءة ، إلا أنها لا تستطيع تحديد المهارات الإنتاجية للكتابة والتحدث. ستكون استجابة كل طالب في الكتابة والتحدث مختلفة ، فكيف يمكن لأجهزة الكمبيوتر تمييزها؟

هذا هو المكان الذي يأتي فيه الذكاء الاصطناعي.

نسمع الكثير عن كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في المجالات التي تحتاج إلى التعامل مع كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة ، بشكل فعال ودقيق بنسبة 100٪ - كما هو الحال في التشخيص الطبي ، على سبيل المثال. في اختبار اللغة ، يستخدم الذكاء الاصطناعي برامج كمبيوتر متخصصة لتصنيف الاختبارات الكتابية والشفوية.

كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتسجيل امتحانات المحادثة

الخطوة الأولى هي بناء نموذج صوتي لكل لغة يمكنه التعرف على الكلام وتحويله إلى أشكال موجية ونص. في حين أن هذه التكنولوجيا كانت غير عادية للغاية ، يمكن لمعظم هواتفنا الذكية القيام بذلك الآن.

ثم يتم تدريب هذه النماذج الصوتية لتسجيل كل موجه أو عنصر في الاختبار. نقوم بذلك باستخدام مقيمين خبراء بشريين لتسجيل العناصر أولا ، باستخدام العلامات المزدوجة. يسجلون مئات الردود الشفوية لكل عنصر ، ثم يتم استخدام هذه "المعايير" لتدريب المحرك.

بعد ذلك ، نقوم بالتحقق من صحة المحرك المدرب عن طريق تغذية العديد من العناصر التي تحمل علامة بشرية ، والتحقق من أن درجات الماكينة مرتبطة ارتباطا وثيقا بالدرجات البشرية. إذا لم يحدث هذا لأي عنصر ، فإننا نزيله ، حيث يجب أن يتطابق مع المعيار الذي حددته العلامات البشرية. نتوقع وجود علاقة بين .95-.99. وهذا يعني أنه سيتم وضع علامة على الاختبارات بين 95-99٪ تماما مثل العينات التي تحمل علامة بشرية.

هذا مرتفع بشكل لا يصدق مقارنة بموثوقية اختبارات التحدث التي تحمل علامة الإنسان. في جوهرها ، نستخدم مجموعة من المقيمين البشريين ذوي الخبرة العالية لتدريب محرك الذكاء الاصطناعي ، ثم يتم تكرار معيارهم مرة تلو الأخرى.

كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتسجيل امتحانات الكتابة

يستخدم تسجيل الذكاء الاصطناعي في الكتابة لدينا تقنية تسمى . LSA هي تقنية معالجة لغة طبيعية يمكنها تحليل الكتابة وتسجيلها ، بناء على المعنى الكامن وراء الكلمات - وليس فقط خصائصها السطحية.

على غرار نماذجنا الصوتية للتعرف على الكلام ، نقوم أولا بإنشاء نموذج التعرف على النص الخاص باللغة. نقوم بتغذية كمية كبيرة من النص في النظام ، ويستخدم LSA الذكاء الاصطناعي لمعرفة أنماط كيفية ارتباط الكلمات ببعضها البعض واستخدامها ، على سبيل المثال ، في اللغة الإنجليزية .

بمجرد إنشاء نموذج اللغة ، نقوم بتدريب المحرك على تسجيل كل عنصر مكتوب في الاختبار. كما هو الحال في العناصر الناطقة ، نقوم بذلك باستخدام مقيمين خبراء بشريين لتسجيل العناصر أولا ، باستخدام العلامات المزدوجة.

يسجلون عدة مئات من الردود المكتوبة لكل عنصر ، ثم يتم استخدام هذه "المعايير" لتدريب المحرك.

ثم نقوم بالتحقق من صحة المحرك المدرب عن طريق تغذية العديد من العناصر التي تحمل علامة بشرية ، والتحقق من أن درجات الماكينة مرتبطة ارتباطا وثيقا بالدرجات البشرية.

المعيار هو دائما درجات الخبراء البشرية. إذا كان نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بنا لا يتطابق بشكل وثيق مع الدرجات التي تقدمها العلامات البشرية ، فإننا نزيل العنصر ، لأنه من الضروري مطابقة المعيار الذي حددته العلامات البشرية.

قدرة الذكاء الاصطناعي على تمييز سمات متعددة

أحد التحديات التي يواجهها الأشخاص في تسجيل العناصر الناطقة والمكتوبة هو تقييم العديد من السمات في عنصر واحد. على سبيل المثال ، عند تقييم وتسجيل التحدث ، قد يحتاجون إلى إعطاء درجات منفصلة للمحتوى والطلاقة والنطق.

في الردود المكتوبة ، قد تحتاج العلامات إلى تسجيل جزء من الكتابة للمفردات والأسلوب والقواعد. على نحو فعال ، قد يحتاجون إلى وضع علامة على كل عنصر على الأقل ثلاث مرات ، وربما أكثر. ومع ذلك ، بمجرد تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على كل درجة سمة في التحدث والكتابة ، يمكنهم بعد ذلك تمييز العناصر على أي عدد من السمات على الفور - وبدون أخطاء.

افتقار الذكاء الاصطناعي إلى التحيز

الفرضية الأساسية لأي اختبار هي أنه لا ينبغي إعطاء أي ميزة أو عيب لأي مرشح. بمعنى آخر ، يجب ألا يكون هناك تحيز إيجابي أو سلبي. قد يكون من الصعب جدا تحقيق ذلك في تقييمات التحدث والكتابة التي تحمل علامة الإنسان. في الواقع ، غالبا ما يشعر المرشحون أنهم ربما حصلوا على درجة مختلفة إذا سمعهم شخص آخر أو قرأ عملهم.

أنظمتنا الذكاء الاصطناعي تقضي على قضية التحيز. يتم ذلك من خلال ضمان تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي التحدث والكتابة لدينا على مجموعة واسعة من اللهجات البشرية وأنواع الكتابة.

لا نريد لهجات مثالية تتحدث اللغة الأم أو أساليب كتابة لتدريب محركاتنا. نحن نستخدم عينات تمثيلية غير أصلية من جميع أنحاء العالم. عندما أنشأنا في البداية أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا لتسجيل درجات التحدث والكتابة ، جربنا عناصرنا ودربنا محركاتنا باستخدام ملايين ردود الطلاب. نواصل القيام بذلك الآن مع تطوير عناصر جديدة.

فوائد التقييم الآلي الذكاء الاصطناعي

لا حرج في وضع علامات يدوية على اختبارات وامتحانات الواجبات المنزلية. في الواقع ، من الضروري للمعلمين التعرف على طلابهم وتقديم ملاحظات ونصائح شخصية. ومع ذلك ، يمكن أن يكون تصحيح مئات الاختبارات يدويا ، يوميا أو أسبوعيا ، متكررا ويستغرق وقتا طويلا ولا يمكن الاعتماد عليه دائما ويستغرق وقتا بعيدا عن العمل جنبا إلى جنب مع الطلاب في الفصل الدراسي. يمكن أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي في التقييمات التكوينية والختامية إلى زيادة وقت الممارسة المقدر للطلاب وتقليل عبء التصحيح على المعلمين.

يستغرق تعلم اللغة وقتا طويلا ، الكثير من الوقت للتقدم إلى مستويات عالية من الكفاءة. يمكن أن يؤدي الاستخدام المخلوط الذكاء الاصطناعي إلى:

  • معالجة الأهمية المتزايدة للتقييمالتكويني لدفع التعلم الشخصي وملاحظات التقييم التشخيصي

  • السماح للطلاب بالممارسة والحصول على ملاحظات فورية داخل وخارج وقت التدريس المخصص

  • معالجة مسألة عبء عمل المعلم

  • قم بإنشاء مزيج فاضل بين البشر والآلات ، والاستفادة مما يفعله البشر بشكل أفضل وما تفعله الآلات بشكل أفضل.

  • تقديم درجات تقييم تلخيصية عادلة وسريعة وغير متحيزة في الاختبارات عالية المخاطر.

نأمل أن تكون هذه المقالة قد أجابت على بعض الأسئلة الملحة حول كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتقييم التحدث والكتابة في اختبارات اللغة لدينا. يصف اقتباس مثير للاهتمام من Fei-Fei Li ، كبير العلماء في Google وأستاذ ستانفورد الذكاء الاصطناعي مثل هذا:

"غالبا ما أخبر طلابي ألا يضللهم اسم" الذكاء الاصطناعي "- لا يوجد شيء مصطنع في ذلك. الذكاء الاصطناعي من صنع البشر ، ويهدف إلى التصرف [مثل] البشر ، وفي النهاية ، التأثير على حياة البشر والمجتمع البشري ".

الذكاء الاصطناعي في التقييمات التكوينية والختامية لن تحل أبدا محل دور المعلمين. ستدعم الذكاء الاصطناعي المعلمين ، وتوفر فرصا لا حصر لها للطلاب للتحسين ، وتوفر حلا للتقييمات البطيئة وغير الموثوقة وغير العادلة في كثير من الأحيان.

أمثلة على تقييمات الذكاء الاصطناعي في تدريس اللغة الإنجليزية

في بيرسون، قمنا بتطوير مجموعة من التقييمات باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي.

Versant

تعد اختبارات Versant أداة رائعة للمساعدة في وضع معايير الكفاءة اللغوية في أي مدرسة أو منظمة أو شركة. وهي مصممة خصيصا لاختبارات تحديد المستوى لتحديد المستوى المناسب للمتعلم.

PTE Academic

يستدف أولئك الذين يحتاجون إلى إثبات مستوى الإنجليزية للحصول على مكان جامعي أو وظيفة أو تأشيرة. يستخدم الذكاء الاصطناعي لتسجيل الاختبارات والنتائج متاحة في غضون خمسة أيام.

معيار الإنجليزية

يتم تسجيلالإنجليزية Benchmark أيضا باستخدام نفس تقنية التقييم الآلي. يستدف هذا الاختبار ، الذي يتم إجراؤه على جهاز لوحي ، المتعلمين الصغار ويأخذ شكل اختبار ممتع يشبه اللعبة. يغطي مهارات التحدث والاستماع والقراءة والكتابة ، ويقيس قدرة الطالب ويقترح أنشطة المتابعة وخطوات التدريس التالية.

المزيد من المدونات من بيرسون

  • A teacher sat with young students while they work and hold crayons

    Icebreaker activities for the beginning of the school year

    By
    وقت القراءة: 3 minutes

    The beginning days of school are both exciting and occasionally nerve-wracking for teachers and students alike. Everyone is adjusting to new faces, routines and a fresh environment. As a teacher, you can help make this shift smooth, inviting and enjoyable. One effective way to achieve this is by using icebreaker activities.

    Icebreakers are simple games or activities that help students get to know each other, feel comfortable and start building a positive classroom community. When students feel connected, they are more likely to participate, help each other and enjoy learning. Here are some easy-to-use icebreaker activities and tips for making the beginning of the school year memorable for everyone. Here are just a few ideas for icebreakers you can use in your classroom.

  • A teacher with students stood around him while he is on a tablet

    How AI and the GSE are powering personalized learning at scale

    By
    وقت القراءة: 4 minutes

    In academic ops, we’re always finding the balance between precision and practicality. On one side: the goal of delivering lessons that are level-appropriate, relevant and tied to real learner needs. On the other hand, we juggle hundreds of courses, support teachers, handle last-minute changes and somehow keep the whole system moving without losing momentum or our minds.

    That’s exactly where AI and the Global Scale of English (GSE) have changed the game for us at Bridge. Over the past year, we’ve been using AI tools to streamline lesson creation, speed up course design and personalize instruction in a way that’s scalable and pedagogically sound.

    Spoiler alert: it’s working.

    The challenge: Customization at scale

    Our corporate English learners aren’t just “students”. They’re busy professionals: engineers, sales leads, analysts. They need immediate impact. They have specific goals, high expectations and very little patience for anything that feels generic.

    Behind the scenes, my team is constantly:

    • Adapting content to real company contexts
    • Mapping GSE descriptors to measurable outcomes
    • Designing lessons that are easy for teachers to deliver
    • Keeping quality high across dozens of industries and levels

    The solution: Building personalized courses at scale

    To address this challenge, we developed an internal curriculum engine that blends the GSE, AI and practical, job-focused communication goals into a system that can generate full courses in minutes.

    It is built around 21 workplace categories, including Conflict Resolution, Business Travel and Public Speaking. Each category has five lessons mapped to CEFR levels and GSE descriptors, sequenced to support real skill development.

    Then the fun part: content creation. Using GPT-based AI agents trained on GSE Professional objectives, we feed in a few parameters like:

    • Category: Negotiation
    • Lesson: Staying Professional Under Pressure
    • Skills: Speaking (GSE 43, 44), Reading (GSE 43, 45)

    In return, we get:

    • A teacher plan with clear prompts, instructions and model responses
    • Student slides or worksheets with interactive, GSE-aligned tasks
    • Learning outcomes tied directly to the descriptors

    Everything is structured, leveled and ready to go.

    One Example: “Staying Organized at Work”

    This A2 lesson falls under our Time Management module and hits descriptors like:

    • Reading 30: Can ask for repetition and clarification using basic fixed expressions
    • Speaking 33: Can describe basic activities or events happening at the time of speaking

    Students work with schedules, checklists and workplace vocabulary. They build confidence by using simple but useful language in simulated tasks. Teachers are fully supported with ready-made discussion questions and roleplay prompts.

    Whether we’re prepping for a quick demo or building a full 20-hour course, the outcome is the same. We deliver scalable, teacher-friendly, learner-relevant lessons that actually get used.

    Beyond the framework: AI-generated courses for individual learner profiles

    While our internal curriculum engine helps us scale structured, GSE-aligned lessons across common workplace themes, we also use AI for one-on-one personalization. This second system builds fully custom courses based on an individual’s goals, role, and communication challenges.

    One of our clients, a global mining company, needed a course for a production engineer in field ops. His English level was around B1 (GSE 43 to 50). He didn’t need grammar. He needed to get better at safety briefings, reports and meetings. Fast.

    He filled out a detailed needs analysis, and I fed the data into our first AI agent. It created a personalized GSE-aligned syllabus based on his job, challenges and goals. That syllabus was passed to a second agent, preloaded with the full GSE Professional framework, which then generated 20 complete lessons.

    The course looked like this:

    • Module 1: Reporting project updates
    • Module 2: Supply chain and logistics vocabulary
    • Module 3: Interpreting internal communications
    • Module 4: Coordination and problem-solving scenarios
    • Module 5: Safety presentation with feedback rubric

    From start to finish, the course took under an hour to build. It was tailored to his actual workday. His teacher later reported that his communication had become noticeably clearer and more confident.

    This was not a one-off. We have now repeated this flow for dozens of learners in different industries, each time mapping everything back to GSE ranges and skill targets.

    Why it works: AI + GSE = The right kind of structure

    AI helps us move fast. But the GSE gives us the structure to stay aligned.

    Without it, we’re just generating content. With it, we’re creating instruction that is:

    • Measurable and appropriate for the learner’s level
    • Easy for teachers to deliver
    • Consistent and scalable across programs

    The GSE gives us a shared language for goals, outcomes and progress. That is what keeps it pedagogically sound.

    Final thought

    A year ago, I wouldn’t have believed we could design a 20-lesson course in under an hour that actually delivers results. But now it’s just part of the workflow.

    AI doesn’t replace teaching. It enhances it. And when paired with the GSE, it gives us a way to meet learner needs with speed, clarity, and purpose. It’s not just an upgrade. It’s what’s next.

  • Four young adults are sitting together outdoors, engaged in conversation with books and a smartphone, near a modern building.

    10 top study tips for neurodivergent learners

    By
    وقت القراءة: 5 minutes

    Every student deserves a chance to succeed. Neurodivergent students – those with ADHD, dyslexia, autism or other neurological differences – have special strengths and perspectives. But usual studying methods don’t always fit their needs. The good news is that with the right tools and strategies, neurodivergent learners can study better, feel less frustrated and reach their full potential.

    Here are a few tips to help neurodivergent learns optimize study sessions: