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.

Eğitim yazılımımızı ve sınavlarımızı keşfedin

ɫèAV'dan daha fazla blog

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

    Icebreaker activities for the beginning of the school year

    By
    Okuma zamanı: 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
    Okuma zamanı: 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.

  • Children sat at desks in a classroom with their hands all raised smiling

    Back to school: Inclusive strategies to welcome and support students from day one

    By
    Okuma zamanı: 3 minutes

    As the new school year begins, teachers have an opportunity to set the tone for inclusion, belonging and respect. With the right strategies and activities, you can ensure every student feels seen, heard and valued from the very first day. Embracing diversity isn’t just morally essential: it’s a proven pathway to deeper learning, greater engagement and a more equitable society (Gay, 2018).

    Research consistently shows that inclusive classrooms foster higher academic achievement, improved social skills and increased self-esteem for all students (Banks, 2015). When students feel safe and respected, they are more likely to take risks, collaborate and reach their full potential.