Un sistem automatizat de evaluare a eseurilor poate nota mai precis lucrările pe teme diferite
Un model de inteligență artificială poate nota eseuri în limba engleză cu o acuratețe îmbunătățită atunci când textele abordeză teme diferite, arată un studiu publicat în International Journal of Continuing Engineering Education and Life-Long Learning. Instrumentul ar putea ajuta școlile să evalueze lucrările elevilor mai eficient și să reducă inconsistențele din procesul de notare.
Sistemul, numit DTS-Score, combină mai multe tehnici de învățare automată pentru a analiza sensul și structura eseurilor, inclusiv organizarea pe paragrafe. În teste, acesta a obținut un coeficient kappa ponderat de 0,866, o măsură a gradului de concordanță între rezultatele notării, unde valoarea 1,000 ar reprezenta un rezultat perfect. O dezvoltare ulterioară ar putea permite compararea acurateței sistemului cu notarea realizată de profesori.
Cercetătorii au dezvoltat modelul pentru a soluționa o problemă frecventă în evaluarea automată a eseurilor: sistemele antrenate pe o anumită temă pot deveni mai puțin fiabile atunci când evaluează lucrări pe un alt subiect. Abordarea lor folosește învățarea prin transfer, o tehnică ce permite unui model să aplice cunoștințele dobândite într-o sarcină unei alte sarcini diferite, dar înrudite.
În instituțiile educaționale mari, un astfel de sistem ar putea ajuta la procesarea unui volum considerabil de eseuri ale studenților, semnalând lucrările care par să se abată de la tema asignată și permițând profesorilor să își concentreze atenția asupra textelor care necesită o analiză mai atentă.
