เกรดเกรดเกรดสั้นสามารถตอบคำถามได้หรือไม่?

ในขอบเขตของการประเมินการศึกษาประสิทธิภาพและความถูกต้องของการให้คะแนนเป็นข้อกังวลที่สำคัญ วิธีการให้คะแนนแบบดั้งเดิมมักจะพึ่งพานักเรียนระดับประถมของมนุษย์เผชิญกับความท้าทายเช่นความเป็นส่วนตัวเวลาการบริโภคและความสามารถที่ จำกัด สิ่งนี้นำไปสู่การสำรวจเครื่องจักรการให้คะแนนเป็นทางออกที่มีศักยภาพ ในฐานะผู้จัดหาเครื่องจักรที่ให้คะแนนฉันได้เจาะลึกลงไปในความสามารถของเครื่องจักรเหล่านี้และคำถามหนึ่งข้อที่เกิดขึ้นบ่อยครั้งคือ: เครื่องเกรดเกรดสั้น - ตอบคำถามได้หรือไม่?

พื้นฐานของเครื่องการให้คะแนน

เครื่องจักรการให้เกรดมีการใช้งานมานานในการตั้งค่าการศึกษาโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับคำถามที่มีวัตถุประสงค์ - ประเภทคำถามเช่นตัวเลือกหลายอย่างจริง - เท็จและการจับคู่ เครื่องเหล่านี้ทำงานตามคีย์คำตอบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เมื่อสแกนแผ่นคำตอบของนักเรียนเครื่องจะเปรียบเทียบคำตอบที่ทำเครื่องหมายไว้กับคำตอบที่ถูกต้องและคำนวณคะแนน ตัวอย่างเช่นในการทดสอบมาตรฐานขนาดใหญ่เครื่องจักรการให้คะแนนสามารถประมวลผลแผ่นคำตอบหลายพันแผ่นในเวลาอันสั้นให้ผลลัพธ์ที่รวดเร็วและแม่นยำ

อย่างไรก็ตามคำถามสั้น ๆ - ตอบเป็นสัตว์ร้ายที่แตกต่างกัน ซึ่งแตกต่างจากคำถามที่มีวัตถุประสงค์ระยะสั้น - ตอบคำถามต้องการให้นักเรียนแสดงความรู้ในคำพูดของตนเอง พวกเขาทดสอบความเข้าใจการวิเคราะห์และความสามารถในการสื่อสารความคิดที่ซับซ้อนของนักเรียน ความซับซ้อนนี้ทำให้ความท้าทายมากขึ้นสำหรับเครื่องที่ให้คะแนนในการประเมิน

ความท้าทายในการให้คะแนนสั้น - ตอบคำถาม

การเปลี่ยนแปลงทางภาษาศาสตร์

หนึ่งในความท้าทายหลักคือการเปลี่ยนแปลงทางภาษาที่กว้างใหญ่ในการตอบสนองของนักเรียน สำหรับคำถามสั้น ๆ - คำตอบอาจมีวิธีที่ถูกต้องมากมายในการใช้วลีคำตอบ ตัวอย่างเช่นหากคำถามคือ "อธิบายกฎการอนุรักษ์พลังงาน" นักเรียนอาจใช้คำต่าง ๆ โครงสร้างประโยคและตัวอย่างเพื่อถ่ายทอดแนวคิดเดียวกัน เครื่องจักรการให้เกรดจะต้องสามารถรับรู้สูตรที่แตกต่างกันเหล่านี้ได้อย่างถูกต้อง

บริบทและความแตกต่างกันนิดหน่อย

สั้น - ตอบคำถามมักเกี่ยวข้องกับบริบทและความแตกต่างกันนิดหน่อย คำตอบอาจถูกต้องบางส่วน แต่ขาดองค์ประกอบสำคัญหรืออาจมีความคิดที่ดี แต่แสดงออกได้ไม่ดี นักเรียนชั้นประถมศึกษาสามารถคำนึงถึงปัจจัยเหล่านี้ได้ทำความเข้าใจความตั้งใจของนักเรียนแม้ว่าคำตอบจะไม่ถูกนำเสนออย่างสมบูรณ์ ในทางกลับกันเครื่องจักรการให้คะแนนพยายามดิ้นรนเพื่อตีความบริบทและความแตกต่างอย่างถูกต้อง

ความเป็นส่วนตัวในการประเมินผล

มีระดับความเป็นส่วนตัวในการให้คะแนนสั้น ๆ - ตอบคำถาม นักเรียนระดับประถมที่แตกต่างกันอาจมีความคิดเห็นที่แตกต่างกันเกี่ยวกับคุณภาพของคำตอบโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพูดถึงความเข้าใจที่ลึกซึ้งและความชัดเจนของการแสดงออก เครื่องจักรการให้เกรดจะต้องตั้งโปรแกรมด้วยชุดของเกณฑ์วัตถุประสงค์ แต่การกำหนดเกณฑ์เหล่านี้อย่างแม่นยำสำหรับคำถามสั้น ๆ - ตอบคำถามไม่ตรงไปตรงมา

โซลูชั่นเทคโนโลยี

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

แม้จะมีความท้าทาย แต่เทคโนโลยีที่ทันสมัยก็เสนอวิธีแก้ปัญหาบางอย่าง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นสาขาวิชาปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งเน้นไปที่การมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างคอมพิวเตอร์และภาษามนุษย์ อัลกอริทึม NLP สามารถวิเคราะห์โครงสร้างความหมายและไวยากรณ์ของข้อความ

ในบริบทของการให้คะแนนสั้น ๆ - ตอบคำถาม NLP สามารถใช้เพื่อเปรียบเทียบคำตอบของนักเรียนกับชุดคำตอบแบบจำลอง อัลกอริทึมสามารถระบุแนวคิดและวลีที่สำคัญในการตอบสนองของนักเรียนและพิจารณาว่าพวกเขาตรงกับเนื้อหาที่คาดหวังหรือไม่ ตัวอย่างเช่นหากแบบจำลองตอบคำถามเกี่ยวกับวัฏจักรของน้ำที่กล่าวถึง "การระเหย" "การควบแน่น" และ "การเร่งรัด" อัลกอริทึม NLP สามารถตรวจสอบได้ว่าข้อกำหนดเหล่านี้มีอยู่ในคำตอบของนักเรียนหรือไม่

การเรียนรู้ของเครื่องจักร

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังอีกอย่างหนึ่ง โดยการฝึกอบรมรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของคำถามสั้น ๆ - ตอบคำถามและคำตอบที่สอดคล้องกันของมนุษย์ - คำตอบแบบจำลองสามารถเรียนรู้ที่จะรับรู้รูปแบบและความคล้ายคลึงกันในการตอบสนองที่ถูกต้องและไม่ถูกต้อง เมื่อเวลาผ่านไปเนื่องจากโมเดลได้สัมผัสกับข้อมูลเพิ่มเติมความแม่นยำในการให้คะแนนสั้น ๆ - คำถามตอบคำถามสามารถปรับปรุงได้

ตัวอย่างเช่นเครือข่ายประสาทสามารถได้รับการฝึกฝนให้เข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคำและแนวคิดที่แตกต่างกันในคำถามสั้น ๆ - ตอบคำถาม จากนั้นสามารถประเมินการตอบสนองใหม่ตามความสัมพันธ์ที่เรียนรู้เหล่านี้

สถานะปัจจุบันของเครื่องการให้คะแนนสำหรับคำถามสั้น ๆ - ตอบคำถาม

ในขณะที่เทคโนโลยีมีความก้าวหน้าอย่างมากเครื่องจักรการให้คะแนนสำหรับคำถามสั้น ๆ - คำถามยังไม่ถูกต้องเท่ากับนักเรียนระดับประถมของมนุษย์ในทุกกรณี อย่างไรก็ตามพวกเขาได้แสดงผลลัพธ์ที่มีแนวโน้มในบางสถานการณ์

สูง - การทดสอบเดิมพัน

ในการทดสอบเงินเดิมพันสูงเช่นการสอบมาตรฐานขนาดใหญ่เครื่องจักรการให้คะแนนมักใช้ร่วมกับนักเรียนระดับประถมของมนุษย์ เครื่องจักรสามารถคัดกรองผ่านการตอบกลับจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วโดยการตั้งค่าสถานะที่ไม่ถูกต้องหรือไม่สมบูรณ์อย่างชัดเจน จากนั้นนักเรียนระดับประถมของมนุษย์สามารถมุ่งเน้นไปที่กรณีที่ซับซ้อนและเขตแดนมากขึ้นซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของกระบวนการให้คะแนน

การใช้ห้องเรียน

ในห้องเรียนเครื่องจักรการให้คะแนนสำหรับคำถามสั้น ๆ - ตอบคำถามอาจเป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับครู พวกเขาสามารถให้ข้อเสนอแนะอย่างรวดเร็วแก่นักเรียนทำให้พวกเขาสามารถระบุพื้นที่ที่พวกเขาต้องการปรับปรุง ครูยังสามารถใช้คะแนน - สร้างคะแนนเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการอภิปรายและการวิเคราะห์เพิ่มเติม

เครื่องคัดเกรดของเราและความสามารถของพวกเขา

ในฐานะผู้จัดหาผู้ให้คะแนนเราอยู่ในระดับแนวหน้าของการพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อจัดการกับความท้าทายของการให้คะแนนสั้น ๆ - ตอบคำถาม เครื่องจักรการให้เกรดของเราติดตั้งสถานะ - ของ - ART NLP และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง

เราได้พัฒนาระบบที่สามารถวิเคราะห์ความหมายเชิงความหมายของการตอบกลับคำตอบสั้น ๆ มันดูเกินกว่าคำที่ใช้และพยายามทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐาน ตัวอย่างเช่นหากคำถามถามเกี่ยวกับสาเหตุของการปฏิวัติอุตสาหกรรมเครื่องของเราสามารถรับรู้สาเหตุที่ถูกต้องที่กล่าวถึงในคำตอบของนักเรียนแม้ว่าพวกเขาจะแสดงออกในรูปแบบที่แตกต่างกัน

นอกจากนี้เครื่องจักรของเราสามารถปรับแต่งให้เหมาะสมกับข้อกำหนดเฉพาะของหลักสูตรและสถาบันการศึกษาที่แตกต่างกัน ครูสามารถป้อนคำตอบแบบจำลองของตัวเองและรูบริกการให้คะแนนและเครื่องจะใช้สิ่งเหล่านี้เพื่อประเมินการตอบสนองของนักเรียน

สินค้าที่เกี่ยวข้อง

หากคุณอยู่ในอุตสาหกรรมอาหารโดยเฉพาะการจัดการกับถั่วเรายังเสนอเครื่องจักรการให้เกรดที่หลากหลาย ตัวอย่างเช่นของเราขนาดเครื่องเรียงลำดับการจัดลำดับสำหรับเม็ดมะม่วงหิมพานต์สามารถเรียงลำดับเม็ดมะม่วงหิมพานต์ได้อย่างถูกต้องตามขนาดของพวกเขา ของเราตัวเรียงลำดับสีมัลติฟังก์ชั่นมะม่วงหิมพานต์ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดเรียงถั่วตามสีของพวกเขาเพื่อให้มั่นใจว่าผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพสูง และของเราการให้คะแนนและการเรียงลำดับของถั่วสามารถจัดการกับถั่วประเภทต่าง ๆ ให้การให้คะแนนที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำ

บทสรุป

โดยสรุปในขณะที่เครื่องให้คะแนนเผชิญกับความท้าทายในการให้คะแนนสั้น ๆ - ตอบคำถามเทคโนโลยีกำลังก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว ด้วยการใช้ NLP และการเรียนรู้ของเครื่องจักรเครื่องเหล่านี้มีความสามารถมากขึ้นในการประเมินความซับซ้อนของการตอบกลับคำตอบสั้น ๆ พวกเขาไม่ได้เป็นสิ่งทดแทนที่สมบูรณ์สำหรับนักเรียนระดับประถมของมนุษย์ แต่พวกเขาสามารถเป็นส่วนเสริมที่มีค่าในกระบวนการให้คะแนนปรับปรุงประสิทธิภาพและให้ข้อเสนอแนะอย่างรวดเร็ว

หากคุณเป็นสถาบันการศึกษาครูหรือคนในอุตสาหกรรมอาหารที่กำลังมองหาเครื่องจักรการให้คะแนนที่เชื่อถือได้เราขอเชิญคุณติดต่อเราเพื่อขอข้อมูลเพิ่มเติม เรามุ่งมั่นที่จะจัดหาผลิตภัณฑ์และโซลูชั่นที่มีคุณภาพสูงเพื่อตอบสนองความต้องการการให้คะแนนของคุณ

การอ้างอิง

• Chodorow, Martin และ Christopher S. Leacock "การให้คะแนนเรียงความอัตโนมัติ: มุมมองทางวินัย" Lawrence Erlbaum Associates, 2003
• Rudner, Lawrence M. , และ John H. Gagne "การใช้การให้คะแนนอัตโนมัติสำหรับการสร้าง - รายการตอบสนอง: แนวทางปฏิบัติในปัจจุบันและทิศทางในอนาคต" การวัดการศึกษา: ปัญหาและการปฏิบัติ, 2001.
• Mitchell, Tom M. "Machine Learning" McGraw - Hill, 1997