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

  • Students sat together in a classroom working together

    Exploring the four Cs: Using future skills to unlock young learners’ potential

    By Annie Altamirano
    Okuma zamanı: 5 minutes

    What do we mean by future skills?

    The skills students will need in their future studies and careers are dramatically different from those required previously. Times are changing rapidly and educational institutions and teachers have a critical role to play in developing those skills in our young learners so that they are able to fulfill their potential and have bright futures ahead of them.

    These skills are referred to as future skills. There is no common consensus on how to define these skills but, broadly speaking, they can be grouped into four categories:

    1. Ways of thinking

    Skills in this category include critical thinking, creativity, innovation, problem solving, metacognition and learning skills.

    2. Ways of working

    Here, we’re talking about the skills of communication and collaboration.

    3. Tools for working

    Information literacy is an important 21st-century skill, as well as ICT literacy and citizenship, both global and local.

    4. Life skills

    The final category covers life and career skills, and is all about personal and social responsibility.

    One way you can encourage young learners to build these skills is through STEAM subjects (that’s science, technology, engineering, arts and math), which will equip them with functional skills such as organizing, planning, cognitive flexibility and self-regulation.

    The four Cs

    The four Cs refer to four important skills for young learners to master: communication, collaboration, critical thinking and creativity. These are essential, not just in an educational context, but in everyday life.

    Falling into the first two categories of future skills (ways of thinking and ways of working), these can help children build confidence and self-esteem. They also encourage healthy emotional development.

    So let’s take a closer look at the theory behind them.

    1. Communication

    We usually think of communication as speaking and listening, but it’s actually much broader than that. Communication encapsulates telling stories, reading, sharing ideas and experiences, body language, facial expression, eye contact and tone. Children learn to decipher the world around them by learning and practicing these skills.

    Strong communication skills, developed early, are directly related to their literacy success. These skills allow children to articulate their thoughts and ideas effectively, and listen to decode meaning. Students then begin to use communication for a range of purposes, and communicate effectively in diverse environments. Furthermore, developing strong patterns of verbal and non-verbal communication also fosters self-esteem and social skills.

    2. Collaboration

    Collaboration is how young children begin to build friendships with others. At first, young children will watch what others do and say, before moving on to playing together. As they get older, they become aware of other children’s feelings and ideas. Friendships become motivating and they learn how to make compromises and respect each other’s perspectives and skills.

    Collaboration is enhanced through group work and project-based activities, sharing time with peers. Children thrive when they feel valued by the people around them, not just adults but their peers too.

  • Business people stood together around a laptop in a office

    Learning English and employability

    By Tas Viglatzis
    Okuma zamanı: 4 minutes

    English not only opens up career opportunities beyond national borders; it is a key requirement for many jobs. It’s also no longer a case of just learning English for employability, but mastering English for business – and that means an on-going commitment to learn.

    My experience is consistent with this trend. If I had to estimate the value that being fluent in English has had on my career, I'd say it was my entire life’s earnings. Learning English has offered me educational options beyond the borders of my own country and enabled me to develop the skills to work for global companies that operate across national boundaries. I have been privileged to work in different countries in roles that have spanned functions, geographies and markets – and my ability to learn and evolve my English skills has been an underlying factor throughout.

  • A teacher showing her students a globe, with her students looking at the globe, one with a magnifying glass in hand.

    What’s it like to teach English in Turkey?

    By Steffanie Zazulak
    Okuma zamanı: 3 minutes

    Alice Pilkington qualified as a CELTA (Certificate in Teaching English to Speakers of Other Languages) certified teacher in October 2009. She started working in Rome before moving to Istanbul, where she’s spent the past three and a half years teaching English to “everyone from 8-year-olds to company executives; students to bored housewives”. Having taught in two very different countries to a diverse range of English learners, Alice shares with us the five lessons she’s learned:

    1. Don't take things personally when you're teaching English

    "I am probably not emotionally suited for this job. I take everything very personally and if a lesson goes wrong or an activity I have taken time and energy to plan doesn’t work, I feel like a complete failure. It’s a trial and error experience but when things go wrong, they can go very wrong, and it really makes you doubt your abilities as a teacher.

    Having said that, the lessons that do go well can make up for these negative feelings. I shouldn’t take things personally; the majority of my colleagues don’t and it saves them a lot of sleepless nights"

    2. Teaching English is incredibly rewarding

    "There are very few feelings that I’ve experienced that compare to seeing a student use a word that you have taught them – it makes you feel like a proud parent. Equally, seeing a student improve over a series of months is so joyful.I have been teaching English university preparation students for the past year.

    In September, they could barely say what their name was and what they did over the weekend. Nine months on and they’re capable of reading academic texts and speaking at length about marketing strategies and environmental problems. It’s a wonderful thing to observe"

    3. Teach more than just English

    "Turkish students love hearing about how you appreciate their food and cultural traditions. Equally, they are genuinely interested in understanding how things operate in the UK and enjoy hearing personal anecdotes.I tend to be very open with my students – even about my personal life.I think it is partly because I have striven from the very beginning of my career to be seen as their equal.

    Turkish students are used to having a huge respect for teachers, and there is a hierarchical system in schools here, which I can never go along with. In my first lesson with most students, I tell them that they must call me by my first name (usually you refer to teachers here as ‘hocam’ which means ‘my teacher’ and shows respect) and this can take a long while for them to get used to."

    4. Failure to prepare is to prepare for failure... or is it?

    "Lessons that you spend hours preparing for generally don’t go as well as you had hoped. There were several times when I’d spend hours cutting and sticking things on pieces of card and placing pictures all over the classroom, hoping it would get some vocabulary action going, only to start the class and receive no response from the students.

    Conversely, lessons where you don’t feel very motivated or have no idea what you are going to do until you get into the classroom (which I call the ‘flying by the seat of your pants’ lessons) can turn out to be the best ones. I once had a lesson in which I was, admittedly, rather hungover. On the way to the lesson, I grabbed a book called ‘Taboos and Issues’, full of discussion topics, which I used as a basis for a rather impromptu lesson on addictions, which was very successful indeed."

    5. Teaching English isn't easy

    "Teaching English is a love/hate profession. There are weeks when you absolutely loathe it and want to quit, but then within the space of a lesson or two, you get inspired by something completely unexpected, rediscover your joy for it and love it again."