Оценка инженерных заданий: Искусственный интеллект на службе критериальной аттестации

Автор: Денис Аветисян

Новый подход объединяет возможности генеративного ИИ и структурированные критерии оценки, позволяя автоматизировать проверку математических работ в инженерном образовании.

Предлагается двоичная система вопросов для реализации точной и эффективной автоматизированной оценки и формирования обратной связи.

Оценка математических работ в инженерных дисциплинах традиционно требует значительных временных затрат и подвержена субъективности. В исследовании ‘Bridging Qualitative Rubrics and AI: A Binary Question Framework for Criterion-Referenced Grading in Engineering’ предложен подход, интегрирующий генеративный искусственный интеллект (GenAI) с критериально-ориентированной системой оценки, основанной на бинарных вопросах. Полученные результаты демонстрируют, что точность оценки GenAI достигает 92,5%, сопоставимой с оценкой опытных преподавателей, и значительно повышает качество формирующей обратной связи. Возможно ли дальнейшее развитие данной методики для автоматизации процесса оценки и индивидуализации обучения в инженерном образовании?

Ясность в Оценке: Вызов Стандартизации в Инженерном Образовании

Традиционные методы оценивания, основанные на сопоставлении работ студентов с единственным «образцовым решением», часто оказываются субъективными и непоследовательными, что напрямую влияет на справедливость оценки. Неизбежно возникают различия в интерпретации критериев оценивания разными преподавателями или даже одним и тем же преподавателем в разное время. Это особенно заметно в инженерных дисциплинах, где существует множество допустимых подходов к решению задач. В результате, студенты, предложившие оригинальные, но не совпадающие с «образцом», решения, могут быть несправедливо оценены ниже, даже если их подход демонстрирует глубокое понимание материала. Такая непоследовательность подрывает доверие к системе оценивания и может негативно сказаться на мотивации студентов к творческому мышлению и поиску нестандартных решений.

Непоследовательность в оценивании студенческих работ оказывает существенное влияние на точность определения уровня понимания материала, что особенно критично в таких сложных дисциплинах, как инженерия. Отсутствие единых критериев и субъективная интерпретация решений приводят к тому, что одинаковые по качеству работы могут получать разные оценки от разных преподавателей или даже от одного преподавателя в разное время. Это искажает реальную картину знаний студентов, затрудняет выявление пробелов в обучении и препятствует эффективной корректировке учебного процесса. Более того, неадекватная оценка может демотивировать студентов и подорвать их уверенность в собственных силах, что негативно сказывается на их будущей профессиональной деятельности.

Современное инженерное образование характеризуется значительным объемом учебных работ, что создает серьезные вызовы для преподавателей. Растущее число студентов и сложность инженерных задач приводят к увеличению нагрузки на проверку, требуя не только высокой скорости, но и гарантированной надежности оценок. Традиционные методы, основанные на ручной проверке, становятся все менее эффективными и более подвержены ошибкам и субъективности. Поэтому возникает острая необходимость во внедрении автоматизированных и стандартизированных систем оценки, способных обрабатывать большие объемы данных, обеспечивать объективность и предоставлять своевременную обратную связь студентам. Разработка таких решений является ключевым фактором для повышения качества инженерного образования и подготовки компетентных специалистов.

Критериальная Оценка и Возможности Искусственного Интеллекта

Критериально-ориентированная оценка, предполагающая сопоставление работы с заранее определенными критериями и рубриками, обеспечивает более объективный подход по сравнению с целостной (холистической) оценкой. В то время как холистическая оценка полагается на общее впечатление и субъективное мнение оценивающего, критериальная оценка разбивает задачу на конкретные, измеримые параметры. Это позволяет снизить влияние личных предубеждений и обеспечить более последовательное и прозрачное оценивание, поскольку каждый аспект работы оценивается независимо и на основе четких, заранее установленных стандартов. Таким образом, критериальная оценка повышает надежность и валидность процесса оценивания.

Генеративные модели искусственного интеллекта (GenAI) представляют собой перспективное решение для автоматизации отдельных этапов критериально-ориентированной оценки, что позволяет повысить ее эффективность. Автоматизация может включать в себя анализ текстовых ответов на соответствие заданным критериям, выявление ключевых аргументов и сравнение их с эталонными, а также предварительную оценку выполнения заданий на основе заранее определенных параметров. Использование GenAI позволяет сократить время, затрачиваемое преподавателями на проверку работ, и снизить субъективность оценки, обеспечивая более последовательное и объективное оценивание. Важно отметить, что полная автоматизация маловероятна, и GenAI, как правило, используется в качестве вспомогательного инструмента, требующего финальной проверки и корректировки со стороны преподавателя.

Для структурирования оценок с использованием искусственного интеллекта (ИИ) необходимо преобразовать качественные критерии оценивания в бинарный формат. Это подразумевает разбивку каждого критерия на серию вопросов, на которые можно ответить только «да» или «нет». Например, вместо оценки «Демонстрирует глубокое понимание концепции» предлагается вопрос «Содержит ли работа четкое определение ключевой концепции?». Такой подход позволяет ИИ автоматически анализировать ответы и сопоставлять их с заданными критериями, значительно упрощая и ускоряя процесс оценивания, а также повышая его объективность и воспроизводимость. Преобразование в бинарный формат является ключевым этапом для эффективного применения ИИ в рамках критериально-ориентированной оценки.

Подготовка Данных и Практическая Реализация ИИ

Обеспечение единообразного ввода данных является критически важным для корректной работы систем искусственного интеллекта. Использование форматирования LaTeX гарантирует, что студенческие работы, содержащие математические выражения и формулы, такие как $E=mc^2$ или интегралы, будут правильно распознаны и интерпретированы ИИ. Это позволяет избежать ошибок, связанных с неоднозначностью визуального представления формул, и обеспечивает точный анализ представленных решений, что особенно важно при автоматизированной проверке заданий и оценивании результатов.

Для оцифровки студенческих работ в университете был задействован инструмент генеративного ИИ UniAI, использующий методы преобразования рукописного текста. В процессе работы UniAI применяет алгоритмы распознавания рукописного ввода для преобразования изображений или сканов работ в текстовый формат, позволяя проводить автоматизированный анализ и обработку данных. Технология позволяет обрабатывать работы, выполненные от руки, без необходимости ручного ввода, что значительно повышает эффективность и скорость проверки заданий. Использованные методы включают в себя предварительную обработку изображений для улучшения качества, а также применение моделей машинного обучения, обученных на большом объеме данных рукописного текста.

Для обеспечения контроля качества и обработки сложных случаев в процессе автоматизированной проверки студенческих работ была внедрена система с участием человека (“human-in-the-loop”). Данная система предполагает, что результаты работы алгоритмов искусственного интеллекта (в данном случае, UniAI) подвергаются валидации экспертами. В случаях, когда алгоритм не может однозначно интерпретировать предоставленные данные, либо возникают неоднозначности в оценке, работа передается на ручную проверку. Такой подход позволяет минимизировать ошибки и обеспечивать корректную оценку работ, особенно в тех областях, где требуется критическое мышление и интерпретация $y = f(x)$ . Внедрение данной системы позволило существенно повысить надежность автоматизированной оценки и обеспечить баланс между эффективностью и качеством.

Проверка Точности ИИ: Метрики и Результаты

Проведенное исследование позволило получить количественные данные, подтверждающие высокую точность системы автоматизированной проверки заданий. Анализ результатов оценки работ по инженерной математике продемонстрировал, что система достигает точности в 92,5%, что сопоставимо с результатами, демонстрируемыми опытными преподавателями-проверяющими. Этот показатель свидетельствует о способности искусственного интеллекта эффективно оценивать технические дисциплины, предоставляя объективную и надежную оценку знаний студентов, что открывает перспективы для оптимизации процесса проверки и повышения его эффективности.

Исследования показали, что система автоматической оценки демонстрирует высокую степень согласованности в оценке работ, существенно снижая влияние субъективных факторов. В ходе эксперимента, когда оценки выставлялись несколькими экспертами-людьми, степень согласованности между ними составила 83%. В то время как, автоматизированная система, после калибровки и достижения консенсуса между исследователями, продемонстрировала согласованность на уровне 93.8%, а после дальнейшего уточнения — 86.8%, что сопоставимо с результатами, полученными после тщательного обсуждения и вынесения коллективного решения экспертами. Данный результат подчеркивает способность искусственного интеллекта обеспечивать более стабильные и объективные оценки, минимизируя разброс, возникающий при традиционном оценивании.

Исследование подтвердило, что искусственный интеллект, при условии наличия человеческого контроля, способен стать надежной и последовательной альтернативой традиционным методам оценки в сфере электротехники. Анализ оценок, выставленных ИИ и опытными преподавателями, выявил высокую степень согласованности, что позволяет предположить возможность автоматизации процесса проверки работ без существенной потери качества. Внедрение системы с участием экспертов позволяет минимизировать ошибки и предвзятость, свойственные ручной проверке, обеспечивая более объективную и справедливую оценку знаний студентов. Таким образом, использование ИИ не только повышает эффективность работы преподавателей, но и способствует созданию более прозрачной и надежной системы оценивания в области электротехники.

Взгляд в Будущее: Персонализированная Обратная Связь и Развитие Обучения

Современные системы оценки на базе искусственного интеллекта выходят за рамки простого выставления баллов, предлагая детальную формирующую обратную связь, направленную на улучшение успеваемости студентов. Вместо констатации ошибок, алгоритмы способны выявлять закономерности в допусках, указывая на конкретные пробелы в понимании материала и предлагая персонализированные рекомендации для дальнейшего обучения. Такой подход позволяет студентам не просто исправить ошибки, но и осознать причины их возникновения, что способствует более глубокому усвоению знаний и развитию критического мышления. Данная система предоставляет возможность преподавателям оперативно выявлять общие проблемы в классе и адаптировать методики преподавания для повышения эффективности обучения.

Анализ типичных ошибок, допускаемых студентами, позволяет искусственному интеллекту выявлять слабые места в существующих методиках преподавания. ИИ способен обнаружить закономерности в неверных ответах, указывающие на пробелы в понимании конкретных концепций или неэффективность определенного подхода к объяснению материала. Например, если многие студенты ошибаются в решении задач определенного типа, это может свидетельствовать о необходимости пересмотра способа подачи материала или добавления дополнительных примеров. Таким образом, система не просто оценивает знания, но и предоставляет ценную информацию для совершенствования образовательного процесса, позволяя преподавателям адаптировать свои методы и повысить эффективность обучения.

Исследование демонстрирует, что искусственный интеллект способен радикально изменить подход к инженерному образованию, переходя от простой проверки знаний к созданию индивидуализированного учебного процесса. Вместо традиционной оценки, основанной на итоговых баллах, предлагается система, анализирующая динамику обучения каждого студента и адаптирующая учебные материалы под его конкретные потребности. Это позволяет выявлять пробелы в понимании на ранних стадиях и предоставлять адресную поддержку, способствуя более глубокому усвоению материала и развитию критического мышления. Такой подход, ориентированный на индивидуальные траектории обучения, открывает возможности для повышения эффективности образовательного процесса и подготовки высококвалифицированных специалистов.

Исследование демонстрирует стремление к упрощению сложного процесса оценивания математических работ в инженерном образовании. Авторы предлагают подход, основанный на бинарных вопросах и использовании генеративного искусственного интеллекта, что позволяет достичь сопоставимой с экспертной оценки точности и повысить качество формирующей обратной связи. Этот акцент на ясности и эффективности перекликается с мыслью Карла Поппера: «Всякий, кто пытается доказать что-либо, должен начать с признания того, что может ошибаться». Подобно тому, как научное познание требует постоянного пересмотра и опровержения, данная работа стремится к созданию системы оценивания, способной к адаптации и улучшению, избавляясь от избыточной сложности и фокусируясь на существенном.

Что дальше?

Представленная работа, стремясь к упрощению оценки в инженерном образовании, неизбежно обнажает сложность самой сути оценки. Построение бинарных вопросов, как и любая форма категоризации, всегда сопряжено с потерей нюансов. Вопрос не в точности соответствия алгоритма экспертной оценке, а в том, что остаётся после удаления этих нюансов — что действительно является сутью понимания в математической дисциплине?

Дальнейшие исследования должны сосредоточиться не на усовершенствовании алгоритмов, а на изучении границ применимости такой упрощенной оценки. Где эта система дает сбой? Какие аспекты инженерной мысли оказываются неуловимыми для бинарной логики? И, самое главное, что теряется в процессе автоматизации, и можно ли это компенсировать, например, более персонализированной обратной связью, основанной на выявленных пробелах?

Ирония в том, что стремление к объективности через автоматизацию может привести к новой форме субъективности — субъективности проектировщиков бинарных вопросов. Истинный прогресс заключается не в создании идеальной машины для оценки, а в осознании её несовершенства и использовании её как инструмента для более глубокого понимания процесса обучения.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.15626.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-24 03:23

🚀 Квантовые новости