Автоматизированные системы оценки использование ИИ для анализа работы учеников и предложения рекомендаций по улучшению

Министерство науки и высшего образования РФ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«КУРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Кафедра компьютерных технологий и информатизации образования

Направление подготовки 44.04.01 Педагогическое образование

ПрофильИКТ в образовании

Форма обучения очная

Исследовательская работа

«Автоматизированные системы оценки — использование ИИ для анализа работы учеников и предложения рекомендаций по улучшению»

Выполнил:

студент группы 152М Головатенко А.А

Проверила:

доцент кафедры КТиИО Бутова В.Н.

Курск, 2024

ВВЕДЕНИЕ

Современные технологии значительно изменили облик образования, предоставляя новые возможности для автоматизации процессов. Одним из таких направлений является использование искусственного интеллекта (ИИ) в системах оценки знаний. Автоматизированные системы оценки позволяют не только снизить нагрузку на преподавателей, но и обеспечить объективность и оперативность в анализе результатов учащихся.

Целью данной работы является изучение роли автоматизированных систем оценки, основанных на ИИ, в образовательной среде, а также анализ их влияния на успеваемость учеников и процесс предоставления рекомендаций по улучшению.

Задачи исследования направлены на рассмотрение современных автоматизированных систем оценки, изучение принципов использования ИИ для анализа работы учеников, выявление преимуществ и ограничений применения таких технологий, а также проведение эмпирического исследования эффективности их использования.

Объект исследования — автоматизированные системы оценки знаний, а предмет исследования — их влияние на объективность анализа работ учеников и их академическое развитие.

Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи:

1. Рассмотреть современные автоматизированные системы оценки в образовании.

2. Изучить принципы использования ИИ для анализа работы учеников.

3. Выявить преимущества и ограничения применения таких технологий.

4. Провести эмпирическое исследование эффективности использования ИИ в системах оценки.

Объект исследования: процесс обучения с использованием технологий искусственного интеллекта.

Предмет исследования: влияние технологий искусственного интеллекта на мотивацию учащихся и их вовлеченность в учебный процесс.

1.АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ В ОБРАЗОВАНИИ

Автоматизированные системы оценки знаний представляют собой сложные программные решения, которые включают алгоритмы анализа данных и технологии искусственного интеллекта. Эти системы предназначены для того, чтобы выполнять проверку знаний учащихся в автоматическом режиме, обеспечивая при этом высокую точность и объективность. В образовании они применяются для оценки тестовых заданий, анализа эссе и написания отчетов о прогрессе учащихся.

Применение таких систем, как Moodle, Canvas и ExamSoft, продемонстрировало значительный потенциал для ускорения образовательных процессов. Например, Moodle широко используется в дистанционном обучении и включает инструменты для автоматической проверки знаний. Canvas интегрирует аналитические модули, которые помогают преподавателям отслеживать успеваемость учащихся. ExamSoft, в свою очередь, известен своей системой безопасности при проведении тестирований и аналитическим функционалом.

Системы автоматической оценки играют важную роль в образовательном процессе. Они позволяют преподавателям сосредотачиваться на индивидуальной работе с учащимися, освобождая их от рутинных задач. Однако нельзя не учитывать, что чрезмерная автоматизация может ограничить развитие творческих способностей учеников, а также усилить зависимость от технической инфраструктуры.

2.ВЛИЯНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА АНАЛИЗ РАБОТ УЧЕНИКОВ

Искусственный интеллект оказывает значительное влияние на анализ учебных работ, предлагая новые подходы к их оценке. Применение технологий обработки естественного языка позволяет системам ИИ анализировать большие объемы текстовой информации, такие как эссе, отчеты или ответы на открытые вопросы. Например, использование таких инструментов, как Grammarly, даёт учащимся возможность не только улучшить грамматику своих текстов, но и осваивать более сложные стилистические приёмы письма. Это способствует развитию умений не только правильно излагать свои мысли, но и делать это в соответствии с современными академическими стандартами.

Одним из ключевых направлений применения ИИ является автоматизация сложных аналитических задач. Например, системы анализа математических решений, такие как Photomath, позволяют учащимся понять не только правильность их решений, но и логику выполнения задач. Это делает процесс обучения математике более осмысленным и глубоким. Системы, подобные Turnitin, предоставляют преподавателям возможность анализировать оригинальность студенческих работ, что особенно важно для повышения уровня академической честности.

ИИ значительно упрощает процесс выявления пробелов в знаниях учащихся. Благодаря применению алгоритмов машинного обучения, системы способны анализировать исторические данные успеваемости, выявлять повторяющиеся ошибки и предлагать пути их устранения. Например, если ученик систематически допускает одну и ту же ошибку в математических вычислениях, система может предложить дополнительные материалы для изучения, а также задания для закрепления навыков.

Несмотря на многочисленные преимущества, автоматизированный анализ учебных работ имеет свои ограничения. Алгоритмы ИИ часто сталкиваются с трудностями при оценке творческих и нестандартных решений. Это особенно актуально в гуманитарных дисциплинах, где субъективность и индивидуальность ответа играют важную роль. Например, эссе, демонстрирующее глубокий анализ, но не соответствующее шаблону, может быть оценено ниже, чем ожидается.

Таким образом, искусственный интеллект не только способствует ускорению и повышению объективности анализа учебных работ, но и стимулирует учащихся к саморазвитию. Однако для достижения максимальной эффективности необходимо сочетать автоматизированные и традиционные методы оценки, что позволит учитывать как объективные, так и субъективные аспекты обучения.

3. ПРЕДЛОЖЕНИЕ РЕКОМЕНДАЦИЙ НА ОСНОВЕ ИИ

Искусственный интеллект предоставляет уникальную возможность для формирования персонализированных рекомендаций. Используя данные об успеваемости учащегося, такие системы могут предлагать индивидуализированные планы обучения, учитывая сильные и слабые стороны каждого ученика. Например, платформы, такие как Khan Academy, адаптируют задания в зависимости от уровня подготовки учащегося, что способствует его более эффективному обучению.

Рекомендации на основе ИИ формируются с помощью алгоритмов, которые анализируют успехи и ошибки ученика, выявляют пробелы в знаниях и предлагают пути их устранения. Такие подходы помогают не только повысить уровень знаний, но и стимулируют учащихся к самостоятельной работе.

Интеграция рекомендаций на основе ИИ в образовательный процесс повышает мотивацию и вовлеченность учеников. Персонализированный подход делает процесс обучения более осмысленным и эффективным, так как каждый ученик получает рекомендации, соответствующие его индивидуальным потребностям.

4. ПРЕИМУЩЕСТВА И ОГРАНИЧЕНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИИ В СИСТЕМАХ ОЦЕНКИ

Автоматизированные системы оценки, использующие ИИ, обладают рядом преимуществ. Прежде всего, они обеспечивают объективность, устраняя субъективные факторы, которые могут возникнуть при традиционном подходе к оценке. Кроме того, такие системы значительно ускоряют процесс проверки работ и предоставляют учащимся мгновенную обратную связь, что особенно важно для оперативного устранения ошибок.

Однако использование ИИ в образовании сопряжено и с рядом ограничений. Технические сбои могут создавать препятствия в работе систем, а недостаточная цифровая грамотность учащихся и преподавателей может затруднять их использование. Более того, алгоритмы ИИ не всегда способны точно интерпретировать творческие работы или нестандартные ответы, что может привести к ошибкам в оценке.

Этические аспекты также играют важную роль. Необходимо гарантировать защиту данных учащихся и соблюдение конфиденциальности, так как автоматизированные системы собирают и анализируют большие объемы информации о пользователях.

5. МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ

Для исследования роли автоматизированных систем оценки был использован смешанный метод. На первом этапе проведён анализ научной литературы и изучены существующие практики использования ИИ в образовании. Затем проведены онлайн-опросы и интервью с учащимися и преподавателями, что позволило выявить их отношение к таким системам. Наконец, пилотный проект внедрения автоматизированной системы был реализован в учебной группе с последующим анализом её эффективности.

Результаты опросов показали, что большинство учащихся положительно оценивают использование ИИ в образовательных системах. Преподаватели отметили снижение своей нагрузки, но выразили обеспокоенность возможным снижением мотивации учащихся к самостоятельному поиску знаний. Экспериментальное внедрение системы на базе Moodle продемонстрировало увеличение средней успеваемости учащихся и их заинтересованности в процессе обучени

6. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Результаты исследования подтверждают эффективность использования автоматизированных систем оценки. Учащиеся, активно работающие с такими системами, продемонстрировали повышение успеваемости и более высокий уровень вовлечённости. Преподаватели отметили удобство и быстроту получения аналитики, что позволило им уделять больше времени индивидуальной работе с учениками.

Однако исследование также выявило определённые проблемы. Некоторые учащиеся испытывали трудности с адаптацией к новым технологиям, а недостатки интерфейсов и технические сбои создавали временные неудобства. Преподаватели подчеркнули важность сохранения баланса между автоматизацией и традиционным подходом к обучению, чтобы сохранить индивидуальный подход к каждому ученику.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Развитие технологий искусственного интеллекта открыло новые перспективы для повышения эффективности образовательных процессов, в том числе в системах оценки знаний. Основываясь на результатах проведённого исследования, можно сделать вывод, что автоматизированные системы оценки, оснащённые инструментами ИИ, демонстрируют высокую эффективность в обеспечении объективности и оперативности анализа учебных достижений.

Важнейшим преимуществом этих технологий является возможность персонализации обучения. ИИ позволяет создавать адаптивные системы, которые учитывают индивидуальные особенности учащихся, подстраиваются под их потребности и предлагают рекомендации, способствующие устранению пробелов в знаниях. Это стимулирует самостоятельность учащихся и способствует их более глубокому пониманию изучаемого материала.

Автоматизированные системы оказывают положительное влияние и на преподавателей, освобождая их от рутинной работы, такой как проверка тестов и подсчёт баллов. Это позволяет педагогам уделять больше времени индивидуальной работе с учениками, что особенно важно в контексте комплексных и креативных заданий. Таким образом, ИИ становится важным инструментом, поддерживающим деятельность учителя, но не заменяющим его роль в образовательном процессе.

Тем не менее, внедрение таких систем сопряжено с рядом вызовов. Одной из основных проблем является зависимость от технической инфраструктуры. Технические сбои, недостаточная цифровая грамотность учащихся и преподавателей, а также ограничения алгоритмов ИИ в интерпретации творческих решений могут снижать общую эффективность их применения. Кроме того, важным остаётся вопрос этики и конфиденциальности данных, так как использование ИИ требует сбора и обработки большого объёма персональной информации.

Для достижения максимального эффекта от использования автоматизированных систем оценки важно внедрять их с учётом педагогических, технических и этических аспектов. Необходима подготовка педагогов к работе с такими технологиями, обеспечение надёжной технической поддержки и разработка политики по защите данных учащихся. Только комплексный подход позволит преодолеть существующие ограничения и в полной мере реализовать потенциал ИИ в образовательной среде.

В заключение стоит подчеркнуть, что несмотря на все достижения, ключевую роль в образовательном процессе продолжает играть преподаватель. Именно он направляет учащихся, вдохновляет их на новые достижения и помогает преодолевать трудности. Искусственный интеллект может быть эффективным помощником, но не заменой человеческого участия в обучении. Успешное сочетание технологий ИИ и традиционных педагогических методов позволит создать эффективную и современную образовательную систему, отвечающую вызовам XXI века.

.

СПИСОКЛИТЕРАТУРЫ

1. Бялик, М., Фадель, Ш., Холмс, У. Искусственный интеллект в образовании: изменения темпов обучения. Пер. с англ. С. Н. Ващенко. – Москва: Просвещение, 2022. – 304 с.

2. Барский, А. Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. – Москва: ДМК Пресс, 2021. – 368 с.

3. Джонс, М. Тим. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. – Москва: Питер, 2020. – 320 с.

4. Шишов, С. Е. Перспективы применения искусственного интеллекта в образовании. // Современные технологии в обучении. – 2023. – № 4. – С. 34–41.

5. Тарасов, А. В. Геймификация образовательных процессов с использованием технологий ИИ. // Информационные технологии в образовании. – 2023. – Т. 21, № 2. – С. 56–63.

6. Панов, А. И., Дроздов, А. И. Искусственный интеллект в цифровой трансформации образования. – Москва: НИУ ВШЭ, 2021. – 240 с.

7. Беляева, О. А. Эффективность использования адаптивных образовательных систем в школьном обучении. // Вестник педагогических наук. – 2022. – № 12. – С. 12–19.

8. Холмс, У. Искусственный интеллект и персонализация образования. // Педагогический журнал. – 2022. – Т. 34, № 6. – С. 15–22.

9. Руденко, Е. В. Этические аспекты внедрения технологий искусственного интеллекта в образовательные системы. // Современные подходы в обучении. – 2023. – № 3. – С. 78–85.

10. Григорьев, С. И. Образовательные платформы на основе искусственного интеллекта: обзор решений и перспективы. // Инновации в обучении. – 2023. – № 1. – С. 45–53.

11. Корнев, И. В., Агафонова, Ю. Н. Роль искусственного интеллекта в повышении академической успеваемости студентов. // Вестник цифровых технологий. – 2023. – Т. 19, № 4. – С. 88–97.

12. Михайлов, П. В. Использование чат-ботов для образовательной поддержки учащихся. // Современные образовательные технологии. – 2022. – № 5. – С. 67–73.

13. Логинов, В. А. Искусственный интеллект и цифровая трансформация университетов. – Санкт-Петербург: СПбГУ, 2023. – 215 с.

14. Чечеткин, А. А. Искусственный интеллект как инструмент диагностики и коррекции учебных трудностей. // Вопросы педагогики. – 2023. – № 7. – С. 123–129.

15. Иванова, Н. А., Соловьева, Е. С. Искусственный интеллект в обучении: геймификация и вовлеченность учащихся. // Наука и образование. – 2023. – № 2. – С. 49–56.

Адрес публикации: https://www.prodlenka.org/metodicheskie-razrabotki/597421-avtomatizirovannye-sistemy-ocenki--ispolzova