Автор: Денис Аветисян
В статье представлена инновационная методика использования искусственного интеллекта для совершенствования оценки гавайского языка, основанная на принципах культурной чувствительности и защиты данных.
Разработка и внедрение системы оценки гавайского языка с использованием больших языковых моделей и принципов участия местного сообщества в управлении данными.
Несмотря на растущий интерес к автоматизации оценки качества образовательных тестов, сохранение культурной и лингвистической целостности при работе с языками коренных народов остается сложной задачей. В данной статье, озаглавленной ‘Bridging Psychometric and Content Development Practices with AI: A Community-Based Workflow for Augmenting Hawaiian Language Assessments’, представлен разработанный с участием местного сообщества алгоритм, использующий возможности искусственного интеллекта для анализа гавайских языковых тестов. Полученные результаты демонстрируют, что предложенный подход позволяет эффективно дополнить экспертный анализ, одновременно гарантируя соблюдение принципов справедливости, культурного авторитета и суверенитета над данными. Возможно ли масштабировать подобную модель ответственного использования ИИ для оценки языковых навыков других коренных народов?
Поддержание KĀʻEO: Необходимость Культурно-Релевантной Оценки
Программа KĀʻEO ставит во главу угла гавайский язык и культуру в процессе оценки знаний, требуя отказа от традиционных стандартизированных тестов. Вместо универсальных методик, которые зачастую не учитывают культурный контекст и языковые особенности, KĀʻEO делает акцент на оценке, глубоко укорененной в гавайских ценностях и мировоззрении. Это предполагает использование альтернативных форм оценки, таких как устные рассказы, демонстрации практических навыков и анализ творческих работ, которые позволяют более полно и точно отразить знания и умения учащихся, выраженные на гавайском языке и в рамках гавайской культуры. Такой подход не просто измеряет академические достижения, но и укрепляет культурную идентичность и способствует сохранению гавайского наследия.
Традиционный психометрический анализ, несмотря на свою ценность, может непреднамеренно вносить искажения, если не адаптирован для учета культурных нюансов и лингвистической целостности. Стандартизированные инструменты, разработанные в ином культурном контексте, часто не учитывают специфические способы мышления, выражения и понимания, характерные для других культур. Это может приводить к неверной оценке способностей и знаний, особенно когда речь идет о языковых особенностях или культурно обусловленных знаниях. Таким образом, необходимо тщательно адаптировать существующие методы психометрии или разрабатывать новые, учитывающие культурную специфику и обеспечивающие справедливость оценки для представителей различных культурных групп. Игнорирование этих аспектов может привести к систематическим ошибкам и несправедливым результатам, подрывая доверие к системе оценки в целом.
Обеспечение справедливости в оценке знаний требует безоговорочного признания суверенитета коренных народов над своими данными и ответственного отношения к сохранению и использованию культурного наследия в системах оценивания. Это означает, что сбор, анализ и интерпретация данных, касающихся знаний и способностей коренных общин, должны осуществляться с их согласия и под их контролем. Необходимо учитывать, что традиционные методы оценки могут не отражать специфику знаний, передаваемых в рамках культуры, и могут приводить к искаженным результатам. Поэтому важно разрабатывать и применять инструменты оценки, которые уважают культурные ценности, языковые особенности и способы познания коренных народов, гарантируя, что результаты оценки будут достоверными, справедливыми и полезными для самих общин.
Искусственный Интеллект в Разработке Оценочных Заданий: Итеративный Процесс
Лаборатория искусственного интеллекта внедряет методологию исследовательского проектирования (Design-Based Research, DBR) для итеративной разработки оценочных заданий в рамках фреймворка KĀʻEO. DBR предполагает циклическое планирование, разработку, внедрение и оценку заданий, с последующей корректировкой на основе полученных данных. Этот подход позволяет постоянно улучшать качество и эффективность заданий, обеспечивая их соответствие целям обучения и принципам фреймворка KĀʻEO. Итеративный характер методологии обеспечивает непрерывную адаптацию заданий к меняющимся потребностям и особенностям учащихся.
В процессе начального анализа заданий NotebookLM использует технологию Document-Grounded Generation (RAG), что обеспечивает соответствие разрабатываемых вопросов и материалов авторитетным документам KĀʻEO. RAG позволяет системе извлекать релевантную информацию непосредственно из этих документов и использовать её для генерации и оценки заданий. Это гарантирует, что все вопросы соответствуют установленным стандартам и охватывают необходимые концепции, повышая валидность и надёжность оценочных материалов.
Модель Claude 3.5 Sonnet используется для преобразования сложных результатов психометрического анализа в понятные для разработчиков брифинги, что значительно ускоряет цикл доработки заданий и повышает ясность формулировок. В рамках пилотного проекта данный процесс позволил эффективно проанализировать 58 проблемных заданий по предметам «Гавайский язык и литература», «Математика» и «Естествознание», что демонстрирует возможность масштабирования подхода для повышения качества оценочных материалов.
Человеческий Контроль: Гарантия Лингвистической Целостности
Принципы и нормативная база KĀʻEO определяют этичное применение искусственного интеллекта, подчеркивая ключевую роль человеческой экспертизы в валидации результатов, генерируемых ИИ. Данный подход предполагает, что ИИ не рассматривается как автономный инструмент, а функционирует в тесном взаимодействии с экспертами-лингвистами и специалистами в области гавайской культуры. Валидация включает в себя не только техническую проверку, но и оценку культурной уместности, достоверности и соответствия гавайским языковым нормам. Именно человеческая экспертиза обеспечивает контекстуализацию и интерпретацию результатов работы ИИ, гарантируя их соответствие этическим принципам и культурным ценностям.
Системы с участием человека (Human-in-the-Loop) играют ключевую роль в обеспечении лингвистической целостности при оценке сгенерированного искусственным интеллектом контента на гавайском языке. Эти системы предусматривают обязательную проверку точности и аутентичности лингвистических данных, создаваемых ИИ, квалифицированными специалистами. Проверка включает в себя анализ грамматической корректности, семантической уместности и соответствия культурным нормам гавайского языка, что необходимо для предотвращения ошибок и искажений, которые могут возникнуть при автоматической генерации текста. Такой подход гарантирует, что все материалы, представленные на гавайском языке, соответствуют высоким стандартам качества и точности.
Психометрический анализ, дополненный инструментами искусственного интеллекта, предоставляет количественные данные, однако оценка культурной уместности требует первостепенного внимания экспертов в области культуры. Анализ 58 отмеченных элементов показал, что 6 сгенерированных ИИ брифов прошли проверку без необходимости внесения существенных изменений. Это подчеркивает, что, несмотря на возможности автоматизированной оценки, критически важным остается качественный анализ, осуществляемый специалистами, обладающими глубоким пониманием культурных нюансов и контекста языка.
Принципы CARE и Суверенитет Данных Коренных Народов: Путь в Будущее
Принципы KĀʻEO и соответствующая политическая рамка представляют собой расширение основополагающих принципов CARE — коллективной выгоды, права на контроль, ответственности и этики — в контексте оценки с использованием искусственного интеллекта. Данный подход обеспечивает, что применение ИИ в оценочных процедурах не просто повышает их эффективность, но и соответствует ценностям и приоритетам сообщества, определяя принципы справедливой и этичной оценки. Рамка KĀʻEO позволяет внедрить в процесс оценки с использованием ИИ строгие критерии, гарантирующие, что данные используются ответственно, с уважением к культурному наследию и в интересах всех заинтересованных сторон. Это выходит за рамки простого соблюдения этических норм; это активное формирование процесса оценки, чтобы он был ориентирован на благополучие и процветание сообщества.
Лаборатория искусственного интеллекта уделяет первостепенное внимание принципам суверенитета данных коренных народов, чтобы программа KĀʻEO оставалась неразрывно связана с ценностями и приоритетами гавайского сообщества. Этот подход гарантирует, что сбор, использование и интерпретация данных происходят в соответствии с культурными нормами и ожиданиями гавайцев, а не навязываются извне. Посредством уважения к правам на самоопределение в отношении информации, программа KĀʻEO укрепляет доверие и обеспечивает значимость результатов оценки для тех, кого они касаются. Такое соблюдение суверенитета данных не только этически оправдано, но и способствует более точным и полезным результатам оценки, поскольку учитываются нюансы гавайской культуры и языка.
Разработанный подход не только повышает качество оценки, но и служит примером этичной разработки искусственного интеллекта для других языковых сред коренных народов. Анализ показал, что два вопроса демонстрировали крайне низкие показатели различительной способности (0,122 и 0,03 соответственно), что подчеркивает ценность усовершенствованного процесса валидации. Это позволяет выявлять и устранять проблемные элементы оценки, обеспечивая более точные и справедливые результаты, а также подтверждает важность учета культурных особенностей и принципов суверенитета данных коренных народов при создании и внедрении систем искусственного интеллекта в образовательных и оценочных целях.
Исследование демонстрирует, что интеграция искусственного интеллекта в процесс оценки гавайского языка требует не просто технических решений, но и глубокого понимания культурного контекста и принципов суверенитета данных. Подход, описанный в статье, акцентирует внимание на создании систем, где человек остается в центре, а ИИ выступает инструментом для усиления его возможностей. Как однажды заметил Марвин Мински: «Лучший способ понять — это построить». Именно построение системы, ориентированной на сообщество и учитывающей нюансы гавайского языка, позволяет добиться не только повышения точности оценки, но и сохранения культурной целостности. Этот подход подтверждает, что даже самые передовые технологии должны служить целям сохранения и развития культурного наследия, а не заменять его.
Куда же дальше?
Представленная работа, как и любая попытка обуздать время посредством формализации, лишь зафиксировала определенное мгновение на оси изменений. Рассмотренный подход, соединяющий психометрию и развитие контента с помощью искусственного интеллекта, безусловно, представляет собой шаг вперед, однако иллюзия завершенности здесь неуместна. Остается открытым вопрос о долговечности созданных моделей, их адаптации к неизбежным сдвигам в языке и культуре, и, что важнее, о поддержании баланса между автоматизацией и необходимостью сохранения человеческой экспертизы. Логирование, эта летопись жизни системы, фиксирует лишь симптомы, но не причины.
Очевидно, что дальнейшие исследования должны сосредоточиться не только на повышении точности алгоритмов, но и на разработке механизмов, обеспечивающих прозрачность и подотчетность систем искусственного интеллекта. Вопрос суверенитета данных, обозначенный в работе, остается критически важным, требуя постоянного пересмотра и адаптации в свете технологического прогресса. Развертывание системы — это всего лишь точка отсчета, а не финал.
В конечном счете, ценность подобных исследований заключается не в создании идеальных инструментов оценки, а в стимулировании диалога о том, как использовать технологии для поддержки, а не для подавления культурного разнообразия. Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно, оставляя после себя не только следы автоматизации, но и уважение к тем ценностям, которые они призваны измерять.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.17140.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Нейронные Операторы в Энергетике: Новый Подход к Моделированию
- Адаптивная Квантизация: Новый Подход к Сжатию Больших Языковых Моделей
- Квантовые ядра в работе: новый взгляд на классификацию данных
- Ранговая оптимизация без градиента: Новые границы эффективности
- Синергия лекарств: поиск комбинаций с помощью квантовых вычислений
- Искусство отбора данных: Новый подход к обучению генеративных моделей
- Квантовая химия: Новый подход к возбужденным состояниям
- Геометрия Хаоса: Распознавание Образов в Сложных Системах
- Квантовые ядра: Гарантированная оценка точности
- Квантовые Загадки: Размышления о Современной Физике
2025-12-23 03:50