Bilgisayarlar sınavları gerçekten işaretleyebilir mi? ELT otomatik değerlendirmelerinin avantajları

ɫèAV Languages
Sembollerle bir dizüstü bilgisayarda yazan eller

Yapay Zeka (AI) kullanımı da dahil olmak üzere otomatik değerlendirme, en yeni eğitim teknolojisi çözümlerinden biridir. Sınav işaretleme sürelerini hızlandırır, insan önyargılarını ortadan kaldırır ve en az insan sınav görevlileri kadar doğru ve güvenilirdir. Yenilikler devam ettikçe, bu öğretmenler ve öğrenciler için gerçek bir oyun değiştiricidir.

Bununla birlikte, anlaşılır bir şekilde ELT topluluğunda birçok soru ve bazen şüpheyle karşılandı - bilgisayarlar konuşma ve yazma sınavlarını gerçekten doğru bir şekilde işaretleyebilir mi?

Cevap kocaman bir evet. Dünyanın her yerinden öğrenciler zaten yapay zeka dereceli sınavlara giriyor. ve Versantsınavları, sınava girenlerin nerede yaşadıklarına veya aksanlarının veya cinsiyetlerinin ne olduğuna bakılmaksızın konuşma ve yazma sınavları için tarafsız, adil ve hızlı otomatik puanlama sağlar.

Bu makale, yapay zeka otomatik puanlamasında yer alan ana süreçleri açıklayacak ve yapay zeka teknolojilerinin tutarlı uzman insan yargılarının temelleri üzerine inşa edildiğine dikkat çekecektir. Öyleyse, otomatik puanlama ve yapay zeka konusundaki kafa karışıklığını giderelim ve hem öğretmenlere hem de öğrencilere nasıl yardımcı olabileceğini inceleyelim.

Yapay zeka ve geleneksel otomatik puanlama

Her şeyden önce, geleneksel otomatik puanlama ile yapay zeka arasında ayrım yapalım. Otomatik puanlama hakkında konuştuğumuzda, genellikle, çoktan seçmeli veya cloze öğeleri olan öğeleri puanlamayı kastediyoruz. Cümleleri yeniden sıralamanız, açılır listeden seçim yapmanız, eksik bir kelimeyi eklemeniz gerekebilir - bu tür şeyler. Bu soru türleri, belirli becerileri test etmek için tasarlanmıştır ve otomatik puanlama, her seferinde hızlı ve doğru bir şekilde işaretlenebilmelerini sağlar.

Bunun gibi otomatik olarak puanlanan öğeler, dinleme ve okuduğunu anlama gibi alıcı becerileri değerlendirmek için kullanılabilirken, yazma ve konuşmanın üretken becerilerini işaretleyemezler. Her öğrencinin yazılı ve sözlü öğelerdeki tepkisi farklı olacaktır, peki bilgisayarlar bunları nasıl işaretleyebilir?

Yapay zekanın devreye girdiği yer burasıdır.

Yapay zekanın, örneğin tıbbi teşhiste olduğu gibi, büyük miktarda yapılandırılmamış veriyle etkili ve %100 doğru bir şekilde başa çıkmaya ihtiyaç duyulan alanlarda nasıl giderek daha fazla kullanıldığı hakkında çok şey duyuyoruz. Dil testinde AI, yazılı ve sözlü testleri derecelendirmek için özel bilgisayar yazılımı kullanır.

Yapay zeka, konuşma sınavlarını puanlamak için nasıl kullanılır?

İlk adım, her dil için konuşmayı tanıyabilen ve onu dalga biçimlerine ve metne dönüştürebilen bir akustik model oluşturmaktır. Bu teknoloji eskiden çok sıra dışı olsa da, akıllı telefonlarımızın çoğu artık bunu yapabiliyor.

Bu akustik modeller daha sonra bir testteki her bir istemi veya öğeyi puanlamak için eğitilir. Bunu, önce öğeleri puanlamak için çift işaretleme kullanarak insan uzman puanlayıcıları kullanarak yapıyoruz. Her madde için yüzlerce sözlü yanıt alırlar ve bu 'Standartlar' daha sonra motoru eğitmek için kullanılır.

Daha sonra, insan tarafından işaretlenmiş çok daha fazla öğeyi besleyerek eğitilmiş motoru doğrularız ve makine puanlarının insan puanlarıyla çok yüksek oranda ilişkili olup olmadığını kontrol ederiz. Herhangi bir öğe için bu gerçekleşmezse, insan işaretleyiciler tarafından belirlenen standartla eşleşmesi gerektiğinden onu kaldırırız. .95-.99 arasında bir korelasyon bekliyoruz. Bu, testlerin %95-99 arasında, insan tarafından işaretlenmiş numunelerle tamamen aynı şekilde işaretleneceği anlamına gelir.

Bu, insan işaretli konuşma testlerinin güvenilirliğine kıyasla inanılmaz derecede yüksektir. Özünde, AI motorunu eğitmek için bir grup son derece uzman insan değerlendirici kullanıyoruz ve ardından standartları defalarca kopyalanıyor.

Yapay zeka, yazma sınavlarını puanlamak için nasıl kullanılır?

AI yazma puanlamamız, adı verilen bir teknoloji kullanır. LSA, yalnızca yüzeysel özelliklerine değil, kelimelerin arkasındaki anlama dayalı olarak yazmayı analiz edebilen ve puanlayabilen bir doğal dil işleme tekniğidir.

Konuşma tanıma akustik modellerimize benzer şekilde, önce dile özgü bir metin tanıma modeli kuruyoruz. Sisteme büyük miktarda metin besliyoruz ve LSA, kelimelerin birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu ve örneğin İngilizce dilinde nasıl kullanıldığını öğrenmek için yapay zeka kullanıyor.

Dil modeli oluşturulduktan sonra, motoru bir testteki her yazılı öğeyi puanlamak için eğitiriz. Konuşan maddelerde olduğu gibi, bunu da önce öğeleri puanlamak için insan uzman puanlayıcıları kullanarak, çift işaretleme kullanarak yapıyoruz. Her bir madde için yüzlerce yazılı yanıt alırlar ve bu 'Standartlar' daha sonra motoru eğitmek için kullanılır.

Daha sonra, insan tarafından işaretlenmiş çok daha fazla öğeyi besleyerek eğitilmiş motoru doğrularız ve makine puanlarının insan puanlarıyla çok yüksek oranda ilişkili olup olmadığını kontrol ederiz.

Ölçüt her zaman uzman insan puanlarıdır. Yapay zeka sistemimiz insan işaretleyiciler tarafından verilen puanlarla yakından eşleşmiyorsa, insan işaretleyiciler tarafından belirlenen standartla eşleşmesi çok önemli olduğundan öğeyi kaldırırız.

AI'nın birden fazla özelliği işaretleme yeteneği

İnsan belirteçlerinin konuşma ve yazılı öğeleri puanlamada karşılaştıkları zorluklardan biri, tek bir öğe üzerinde birçok özelliği değerlendirmektir. Örneğin, konuşmayı değerlendirirken ve puanlarken, içerik, akıcılık ve telaffuz için ayrı puanlar vermeleri gerekebilir.

Yazılı yanıtlarda, işaretleyicilerin kelime dağarcığı, stil ve dilbilgisi için bir yazı parçasını puanlaması gerekebilir. Etkili bir şekilde, her bir öğeyi en az üç kez, belki de daha fazla işaretlemeleri gerekebilir. Bununla birlikte, AI sistemlerini konuşma ve yazmadaki her özellik puanı konusunda eğittikten sonra, herhangi bir sayıda özellikteki öğeleri anında ve hatasız olarak işaretleyebilirler.

Yapay zekanın önyargı eksikliği

Herhangi bir test için temel bir öncül, herhangi bir adaya hiçbir avantaj veya dezavantaj verilmemesi gerektiğidir. Başka bir deyişle, olumlu veya olumsuz önyargı olmamalıdır. İnsan işaretli konuşma ve yazılı değerlendirmelerde bunu başarmak çok zor olabilir. Aslında, adaylar genellikle bir başkası onları duymuş veya çalışmalarını okumuş olsaydı farklı bir puan alabileceklerini düşünürler.

Yapay zeka sistemlerimiz önyargı sorununu ortadan kaldırıyor. Bu, konuşma ve yazma yapay zeka sistemlerimizin çok çeşitli insan aksanları ve yazma türleri üzerinde eğitilmesini sağlayarak yapılır.

Motorlarımızı eğitmek için mükemmel anadili aksanları veya yazı stilleri istemiyoruz. Dünyanın dört bir yanından yerel olmayan temsili örnekler kullanıyoruz. Konuşma ve yazma puanlaması için yapay zeka sistemlerimizi ilk kurduğumuzda, öğelerimizi denedik ve milyonlarca öğrenci yanıtını kullanarak motorlarımızı eğittik. Yeni öğeler geliştirildikçe bunu yapmaya devam ediyoruz.

Yapay zeka otomatik değerlendirmesinin avantajları

Ev ödevi testlerini ve sınavlarını elle işaretlemekte yanlış bir şey yoktur. Aslında, öğretmenlerin öğrencilerini tanımaları ve kişisel geri bildirim ve tavsiyelerde bulunmaları çok önemlidir. Bununla birlikte, günlük veya haftalık yüzlerce testi manuel olarak düzeltmek tekrarlayıcı, zaman alıcı, her zaman güvenilir olmayabilir ve sınıfta öğrencilerle birlikte çalışmaktan zaman alabilir. Biçimlendirici ve özetleyici değerlendirmelerde yapay zekanın kullanılması, öğrenciler için değerlendirilen uygulama süresini artırabilir ve öğretmenler için not yükünü azaltabilir.

Dil öğrenimi yüksek yeterlilik seviyelerine ilerlemek zaman alır, çok zaman alır. Yapay zekanın karma kullanımı şunları yapabilir:

  • Kişiselleştirilmiş öğrenme ve tanısal değerlendirme geri bildirimi sağlamak için biçimlendirici değerlendirmeninartan önemini ele alın

  • Öğrencilerin tahsis edilen öğretim süresi içinde ve dışında pratik yapmalarına ve anında geri bildirim almalarına izin verin

  • Öğretmenlerin iş yükü sorununu ele alın

  • İnsanların en iyi yaptığı ve makinelerin en iyi yaptığı şeylerden yararlanarak insanlar ve makineler arasında erdemli bir kombinasyon oluşturun.

  • Yüksek riskli testlerde adil, hızlı ve tarafsız özetleyici değerlendirme puanları sağlayın.

Umarız bu makale, yapay zekanın dil testlerimizde konuşma ve yazmayı değerlendirmek için nasıl kullanıldığına dair birkaç önemli soruyu yanıtlamıştır. Google'ın Baş Bilim İnsanı ve Stanford Profesörü Fei-Fei Li'den ilginç bir alıntı, yapay zekayı şöyle tanımlıyor:

"Öğrencilerime sık sık 'yapay zeka' adıyla yanıltılmamalarını söylüyorum - bunda yapay bir şey yok; Yapay zeka insanlar tarafından yapılır, insanlar gibi davranması ve nihayetinde insan yaşamlarını ve insan toplumunu etkilemesi amaçlanır."

Biçimlendirici ve özetleyici değerlendirmelerde yapay zeka asla öğretmenlerin rolünün yerini almayacaktır. Yapay zeka öğretmenleri destekleyecek, öğrencilerin kendilerini geliştirmeleri için sonsuz fırsatlar sunacak ve yavaş, güvenilmez ve genellikle adil olmayan yüksek riskli değerlendirmelere bir çözüm sunacaktır.

ELT'de yapay zeka değerlendirmelerine örnekler

ɫèAV'da, yapay zeka teknolojisini kullanarak bir dizi değerlendirme geliştirdik.

Versant

Versant testleri, herhangi bir okulda, kuruluşta veya işletmede dil yeterlilik ölçütleri oluşturmaya yardımcı olacak harika bir araçtır. Öğrenci için uygun seviyeyi belirlemek için yerleştirme testleri için özel olarak tasarlanmıştır.

PTE Academic

, bir üniversiteye yerleşmek, iş bulmak veya vize almak için İngilizce düzeylerini kanıtlaması gerekenlere yöneliktir. Testleri puanlamak için yapay zekayı kullanır ve sonuçlar beş gün içinde hazır olur.

ɫèAV English International Certificate (PEIC)

ɫèAV English International Certificate (PEIC) ayrıca otomatik değerlendirme teknolojisini kullanır. Evde veya okulda (veya güvenli bir test merkezinde) isteğe bağlı olarak iki saatlik bir test ile. Gelişmiş konuşma tanıma ve sınav notlandırma teknolojisi ile dünya çapındaki profesyonel ELT sınav işaretleyicilerinin uzmanlığının bir kombinasyonunu kullanan patentli yazılımımız, İngilizce dil becerisini ölçebilir.

Öğrenme ve testlerimizde yapay zeka kullanımı hakkında daha fazla bilgiyi buradan okuyun veya öğrencileriniz için hangi İngilizce testinin doğru olduğunu merak ediyorsanız, 'Öğrencilerim için hangi sınav doğru?' yazımıza göz atmayı unutmayın.

ɫèAV'dan daha fazla blog

  • A person in a white hoodie sits at a desk, working on a laptop, with bookshelves in the background.

    How to support weaker learners remotely in language classes

    By
    Okuma zamanı: 4 minutes

    Language teachers know that remote teaching accentuates differences within a class. Students who need more time, repetition and reassurance can feel lost – unless we intentionally design for them. This guide explains how to support weaker learners online, assist struggling students remotely, and help language students who find classes difficult, all without slowing down the rest of the students. Using clear routines, inclusive online teaching and the right tools, you can create virtual classrooms where confidence and progress grow for every learner.

    Start with clarity and differentiation in online language teaching

    Differentiation in online language teaching begins with a precise understanding of all your students' needs.

    • Run brief skill checks at the start of each unit (listening, reading, vocabulary, grammar); a handful of well-targeted items reveals where weaker learners need focus.
    • Map access and conditions. Ask about device type, bandwidth and study environment to plan contingencies for low-tech days.
    • Set one micro-goal per learner per week (for example, “Use three new adjectives to describe a photo.”). Small, specific goals keep momentum.

    Remote teaching strategies for mixed-ability classes

    Mixed ability is the norm online. Structure your lessons to reduce cognitive load and keep every learner engaged; again this helps support struggling learners.

    • Use a predictable flow: Connect (review and warm-up) > Input (listening/reading) > Focus (language noticing) > Practice (guided) > Use (communicative) > Reflect (self-check).

    Offer "must / should / could" pathways:

    • Must secure essential outcomes for all learners
    • Should consolidate skills for those ready to go further
    • Could stretch confident learners without overwhelming others

    Keep tasks short (5–8 minutes) and signal the mode clearly (listen, read, speak, write).

    Scaffolding techniques for online language learning

    Weaker learners thrive on intentional scaffolds that lower barriers and build independence.

    Listening

    • Pre-teach a handful of key words with visuals or quick gestures.
    • Play audio in short chunks with a single purpose each time: gist, detail, then language noticing.
    • Reveal transcripts only after the second listen to confirm understanding, not replace it.

    Reading

    • Set a clear purpose (“Find two reasons the writer gives for…”) before reading.
    • Provide mini glossaries and encourage highlights and margin notes.
    • Model skimming and scanning strategies with a quick think-aloud.

    Speaking

    • Share sentence frames and functional language (“I agree because…”, “Could you clarify…?”).
    • Give rehearsal time with private voice notes before live speaking.
    • Use small groups with roles (timekeeper, summarizer, supporter) and prompt cards.

    Writing

    • Co-construct a model paragraph, then move to guided writing with checklists and word banks.
    • Encourage drafting and redrafting with a single improvement focus (for example, verb endings).

    Online ESL support strategies like these are included in many tasks, making it easier to scaffold without reinventing materials.

    How to engage weaker learners during online lessons

    Engagement is a design choice. Create multiple entry points and safe participation.

    • Offer varied response modes: chat, polls, reactions and voice. Let learners choose their on-ramp.
    • Structure breakout rooms intentionally. Pair confident learners with developing ones, share clear prompts and keep instructions visible.
    • Visit rooms to coach, not catch. Praise specific behaviors (“Nice turn-taking and great use of follow-up questions.”).

    Inclusive teaching online is about psychological safety. Normalize effort and mistakes: “Thanks for trying that structure – let’s polish it together.”

    Ways to motivate struggling students in virtual classrooms

    Students are most motivated when their progress is visible and they receive constructive, concise feedback.

    • Use quick, auto-graded practice for instant wins on accuracy.
    • Keep teacher feedback focused: one or two points per task, delivered as short audio/video notes when possible.
    • Allow resubmission with a success criterion (“Record again aiming for clearer word endings.”).
    • Celebrate micro-achievements publicly (with consent) and privately to build self-belief.

    Tips for supporting mixed-ability groups online

    Build independence with targeted asynchronous supports.

    • Post short screencasts (under five minutes) explaining tricky points.
    • Share downloadable task cards or checklists for low-bandwidth days.
    • Encourage weekly learning logs: What I tried, What worked, What I’ll try next.
    • Use spaced repetition through assignable mobile practice.

    How to adapt language lessons for different levels online

    Planning for multiple levels is easier when you think in layers.

    • Layer input: same topic, different text/audio lengths and complexity.
    • Layer support: word banks, sentence frames and visuals for those who need more; open prompts for advanced learners.
    • Layer outcomes: all learners meet the core objective; confident learners add a twist (for example, an extra opinion or example).

    How to help low-level students in online classes

    • Keep instructions concise and consistent. One slide = one task.
    • Model, then co-construct before independent work.
    • Use strategically: allow brainstorming in the first language, then pivot to English for performance.
    • Provide accessible materials: readable fonts, captions, transcripts and mobile-friendly tasks.

    Supporting your remote learners is both an art and a system. When you design with clarity, scaffold intentionally, and use the right digital supports, you can support weaker students remotely and online, as well as support struggling learners in language classes with confidence.

  • Teaching with purpose: Why the GSE still works in 2025

    By
    Okuma zamanı: 5 minutes

    We live in a world in which change is a constant. While change has always existed, lately it has definitely accelerated. There is an idea in society that we should embrace change and adopt whatever is new, with an underlying assumption – wrong to many – that what is new is always better.one that is often wrong

    In the world of ELT, new materials are developed every year. It is unthinkable for most teachers to be using teaching materials that were published 10 years ago. Some would even claim that anything published before 2020 is already out-dated.

    How does all this impact on the Global Scale of English (GSE) – published over 10 years ago? When it was launched in 2014, it constituted a significant innovation in ELT. The following quotes were provided by ELT experts at the time of launch.

  • Three individuals are engaged in a discussion around a table in a library, surrounded by books, with one person gesturing with their hands.

    Ready to study in the USA? Not all tests are created equal

    By
    Okuma zamanı: 2 minutes

    If you’re planning to study in the USA, you’ve probably looked into English proficiency tests for university admissions. And you’ve probably noticed – they’re not all the same.

    • Some are more expensive.
    • Some take weeks to deliver results.
    • Some require you to travel to a test centre.

    The ɫèAV English Express Test is different.

    What makes the ɫèAV English Express Test special?

    This online English test is designed for international students who want to move quickly and confidently through the admissions process.

    • Take it from home– No travel needed. The ɫèAV English Express Test is fully online, so you can complete your exam from anywhere in the world.
    • Get certified results in 48 hours– No long waits. Receive your official English proficiency scores fast, so you can meet university deadlines with ease.
    • Pay less– It’s one of the most affordable English tests for US university applications, helping you save on costs.
    • Accepted by a growing number of US universities– Use your results to apply to top institutions across the United States.
    • Built for momentum, not delays– Designed to help you move forward, not slow you down.

    Why this test matters

    When you’re applying to study in the USA, every day counts. You’re juggling application deadlines, coordinating with universities and planning your next big move. You need an English language test that supports your ambitions, not one that holds you back.

    What makesɫèAV English Express Test different?

    • AI scoring for fairness and consistency– Advanced technology ensures your results are accurate and impartial.
    • Security inbuilt– Take your test with confidence, knowing your identity and results are protected.
    • CEFR and GSE-aligned results– Trusted by universities and colleges, your scores are mapped to international standards for English proficiency.

    It’s everything you need for your US university application, without the stress.

    Ready to take the test?

    If you’re searching for an English proficiency test that fits into your life and helps you move forward, the ɫèAV English Express Test is ready when you are. Take your test today and start your journey to studying in the USA with confidence.