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 VersantÌýsınavları, sınava girenlerin nerede yaÅŸadıklarına veya aksanlarının veya cinsiyetlerinin ne olduÄŸuna bakılmaksızın konuÅŸma ve yazma sınavları için tarafsız, adil ve hızlı otomatik puanlama saÄŸlar.

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:

  • KiÅŸiselleÅŸtirilmiÅŸ öğrenme ve tanısal deÄŸerlendirme geri bildirimi saÄŸlamak için biçimlendirici deÄŸerlendirmeninÌýartan önemini ele alın

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

  • Öğretmenlerin iÅŸ yükü sorununu ele alın

  • İnsanların en iyi yaptığı ve makinelerin en iyi yaptığı ÅŸeylerden yararlanarak insanlar ve makineler arasında erdemli bir kombinasyon oluÅŸturun.

  • Yüksek riskli testlerde adil, hızlı ve tarafsız özetleyici deÄŸerlendirme puanları saÄŸlayın.

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

  • Birlikte konuÅŸan bir grup iÅŸ insanı

    Küresel iş gücünün geleceğine dair: ɫèAV & People Matters çalışması

    By Samantha Ball
    Okuma zamanı: 5 dakikadır.

    Bugünün şirketleri, yenilenen bir yetenek zorluğuyla karşı karşıya. Bu, çalışanların sürekli değişen teknolojiye ayak uydurmalarına yardımcı olan geleneksel yetenek geliştirme programlarının ötesinde bir zorluktur. Bu zorluk, daha çok yumuşak becerileri ön planda tutar ve değişimi ele almak için doğru araçları ve yöntemleri kullanmayı hedefler.

    ɫèAV ve People Matters tarafından gerçekleÅŸtirilen "Future of Global Workforce Decoded" çalışması, dünya çapında dağıtılmış ekipler içinde iletiÅŸim ve iÅŸ birliÄŸini güçlendirmek için doÄŸru yetenek geliÅŸtirme pedagojilerine sahip olmanın artan önemini vurgulamaktadır.ÌýRaporun tamamını buradan indirebilirsiniz

    Çalışma, Hindistan genelinde yaklaşık 70 iÅŸ ve yetenek lideri ile anket yaparak, küresel iÅŸ gücünün nasıl evrileceÄŸini deÄŸerlendirmiÅŸ ve ÅŸirketlerin verimliliÄŸi artırma yollarına dair trendleri incelemiÅŸtir.Ìý

    Yeni yetenek geliştirme gündemi: İletişim ve iş birliği

    ɫèAV Power Skills raporu, Hindistan ve APAC genelinde yetenekli bir iş gücü oluşturmak için gereken temel sosyal beceriler olarak iletişim ve iş birliğini tanımlayarak bu beceri ihtiyacını bağlamsallaştırdı. Üretken bir küresel iş gücü aracılığıyla büyümeyi hızlandırmayı ümit eden şirketler için, bu sosyal becerileri geliştirme ihtiyacı katlanarak artıyor.

    Görüşülen liderlerin yaklaşık %56'sı için doğru öğrenme sertifikası ve beceri geliştirme programları, iş performanslarını iyileştirmelerini sağladı. Bunu, doğru çalışan deneyiminin yaratılması ve kapsayıcılığın artırılması takip etti.

    Beceri ve sertifikasyon ihtiyaçlarının artması, küresel iş gücüne sahip şirketler için ortak olan bir iş endişesini yansıtıyor: büyümeyi hızlandırmak ve daha karlı iş süreçleri oluşturmak için pandemi sonrası tüketici davranışı değişimlerinden yararlanmak. İletişim ve iş birliği oluşturmaya odaklanmak da bunun merkezinde yer alıyor.

    Önceki çalışmalar, iletişim ve iş birliğinin APAC bölgesindeki şirketler için geliştirilmesi gereken önemli yumuşak beceriler olmaya devam ettiğini belirtmiştir. Bunun iyi bir nedeni var. Çalışanların yolculuğunun çeşitli yönlerinde etkisini hissettiren bu becerilere odaklanmak, oldukça önemlidir.

    Şirketlerin yaklaşık %60'ı iletişim ve iş birliğinin kendilerine aşağıdaki konularda yardımcı olduğunu bildirdi:

    • Çalışan performansını artırma
    • Katılım seviyelerini yükseltme
    • Fonksiyonlar arası iÅŸ birliÄŸini artırma
    • Elde tutmayı iyileÅŸtirin

    DoÄŸru yetenek geliÅŸtirme pedagojilerini oluÅŸturmak

    Küresel iş gücünde en büyük yetenek zorlukları arasında, ekiplerin temel bir parçası olarak iletişim ve iş birliği eksikliği önemli bir engel olarak kalmaktadır. Günümüzde şirketlerin %45'inden fazlası bunu kritik bir engel olarak belirtmektedir. Ayrıca, şirketlerin %47'si yeniden yetenek kazandırmanın zorluk yarattığını ifade etmiştir.

    Çözüm: Yetenek ihtiyaçlarını karşılayan yeni ve daha uygun öğrenme pedagojileri.

    Doğru pedagojiler, performansı artırmada ve iş gücü verimliliğini yükseltmede de yardımcı olur.

    Küresel ekipleri yönetmek üzere yöneticileri geliştirmeye odaklanmanın yanı sıra, %58'den fazla şirket için özelleştirilmiş öğrenme fırsatları sağlamak, gelecekteki belirsizlikleri çözme ve çalışan verimliliğini artırma yetenekleri açısından anahtar rol oynamaktadır.

    Daha iyi yetenek geliştirme yöntemlerine olan bu ihtiyaç, kendilerini belirsiz sularda bulan birçok kişi tarafından yönlendirilmektedir. Çalışma, şirketlerin %77'sinden fazlasının yetenek boşluklarını daha iyi tanımladığını ve daha uygun öğrenme fırsatları sunduğunu en yüksek öğrenme önceliği olarak belirlediğini bulmuştur.

    İletişim becerilerini geliştirmeye yönelik etkili, çağdaş müdahaleleri takip edebilen doğru öğrenme pedagojilerine sahip olmak, şu anki en büyük ihtiyaçtır. Çalışma, küresel iş ortamında uyumlu bir şekilde çalışabilmenin, farklı ekiplerin birbirleriyle ne kadar kolay iletişim kurabildiğine bağlı olduğunu ortaya koymuştur.

    Başarı için ölçme-değerlendirme ve işe alım

    İletişim ve iş birliği ile ilgili öğrenme araçlarının ve hedeflerinin başarısını sağlamak için şirketlerin yetenek yönetimi süreçlerinin bir başka önemli bileşenini de göz önünde bulundurmaları gerekir: kimi işe aldıkları.

    İşe alım önemli bir İK işlevi haline geldikçe, günümüzde küresel olarak dağıtılmış ve çeşitli iş gücüne sahip şirketlerin, kültürlerine uyan ve becerilerini hızla geliştirebilen bireyleri işe alması gerekiyor.

    Bu nedenle, önümüzdeki yıl şirketler için en önemli işe alım önceliklerinin şunlar olması şaşırtıcı değil:

    Ìý

    1. Adayların yeni beceriler öğrenme yeteneklerinin değerlendirilmesi
    2. İş ve kültür uyumunu Ölçme-değerlendirme ölçmeniz
    3. Daha iyi katılım ve deneyim

    Doğru iletişim becerilerini geliştirmek, öğrencilerin küresel bir çalışma ortamının nüanslarını ölçmelerini ve dildeki yeterliliklerini geliştirmelerini sağlamaya odaklanırken, şirketlerin nasıl işe alım yaptığı da aynı derecede önemlidir.

    Versant by ɫèAVgibi platformlar, işe uygunluğu ve iletişim becerilerini değerlendirmek için hayati araçlar olduğunu kanıtlayarak, küresel işg ücüne sahip şirketlerin gereksinimlerini karşılayabilecek kişileri işe almalarını sağlar. Yeni çağ öğrenme teknikleri, iletişim ve iş birliği becerilerini geliştirerek boşlukları gidermeye ve üretkenliği artırmaya yardımcı olurken, doğru adayların işe alınmasını sağlamak, bu tür beceri programlarının yatırım getirisini ve etkisini büyük ölçüde artırır.

    Yetenekleri işe almaya, geliştirmeye ve elde tutmaya yardımcı olmak için becerileri ileriye taşımak

    Küresel iş gücünün geleceği, ekiplerin birbirleriyle ne kadar başarılı bir şekilde iletişim kurup iş birliği yapabileceklerine giderek daha fazla bağlı hale geliyor. Bir zamanlar sahip olunması faydalı beceriler olarak değerlendirilen bu yetenekler, artık iş dünyasının öncelikli taleplerinden biri haline geldi.

    Şirketlerin daha iyi işe alım ve eğitim yapmalarını sağlayan daha iyi değerlendirme ve öğrenme araçlarına yönelik açık bir talep vardır. Küresel iş gücüne sahip şirketler, günümüzün en son teknoloji çözümlerini, örneğin üretken yapay zeka, sürükleyici öğrenme ve daha yüksek ROI ve etki takibi gibi, kullanan kişiselleştirilmiş öğrenme programlarına ihtiyaç duymaktadır. Küresel iş gücünün çeşitliliği yeni zorlukları beraberinde getirir ve şirketler genişledikçe, işe alım ve öğrenme ihtiyaçlarını karşılayan doğru araçlara sahip olmak, İK liderlerinin etki yaratma biçimini büyük ölçüde iyileştirebilir.

    Farklı beklenti ve hedeflerle, şirket ihtiyaçlarını çalışanlarınkiyle uyumlu hale getirmek başarı için kritik öneme sahiptir.

    Küresel iş gücünde doğru iletişim ve iş birliği yeteneklerini geliştirmeye odaklananlar, iş dünyasının zorluklarına daha iyi hazırlıklı olup verimliliği artırmada daha iyi konumlanmışlardır.

    Bu nedenle, doğru öğrenme pedagojilerine yatırım yapmak ve iletişim sorunlarını ele almak, küresel iş gücünün ne kadar verimli olduğunu doğrudan etkiler.

    İletişim ve iş birliğine odaklanan yeni yetenek geliştirme gündemi, bugün, çeşitli iş gücünü iş belirsizlikleriyle başa çıkmak için yönlendirme ihtiyacı tarafından şekillendirilmektedir.

    Şirketlerin üretken bir geleceği sağlamalarının belirleyici bir faktörü, yeni yetenek geliştirme gündemini karşılayan doğru işe alım ve öğrenme yeteneklerini inşa etmektir.

    Bu çalışma hakkında daha fazla bilgi edinmek için raporun tamamını buradan indirebilirsiniz.

    ɫèAV, dünya çapında 2.000'den fazla önde gelen şirketle iş birliği yaparak, yetenek boşluklarını teşhis etmelerine, öğrenme yollarını ve müdahaleleri belirlemelerine ve iş gücünü doğrulanabilir beceri sertifikaları aracılığıyla harekete geçirmelerine yardımcı olur.