Le Texas met en œuvre l’intelligence artificielle (IA) pour noter la partie écrite du Examen d’évaluation de la préparation académique de l’État du Texas (STAAR), visant à rationaliser le processus de notation et potentiellement à faire économiser à l’État des thousands and thousands de {dollars} par an. L’examen révisé, introduit en 2023, met l’accent sur les questions ouvertes plutôt que sur les questions à choix multiples, ce qui donne lieu à des éléments de réponse beaucoup plus construits.
La transition vers la notation par l’IA est motivée par des mesures de réduction des coûts, la Texas Training Company (TEA) estimant les économies potentielles jusqu’à 20 thousands and thousands de {dollars} par an par rapport à l’embauche de correcteurs humains auprès de sous-traitants tiers. Même si les machines ne remplacent pas entièrement les marqueurs humains, le nombre de marqueurs temporaires nécessaires a considérablement diminué, passant d’environ 6 000 à moins de 2 000.
Le moteur de notation IA utilise le traitement du langage naturel pour évaluer les réponses, après avoir été formé sur un ensemble de données de 3 000 réponses précédemment notées. Cependant, une partie des réponses (environ un quart) sera encore réévaluée par des correcteurs humains, en particulier celles jugées difficiles pour l’IA, comme les réponses non anglaises ou celles contenant de l’argot.
Chris Rozunick, directeur de division pour le développement de l’évaluation à la TEA, a souligné que le système d’IA ne possède pas de capacités autonomes et n’« apprend » pas de chaque réponse. Au lieu de cela, il s’appuie sur sa formation initiale pour fournir des scores cohérents, similaires à ceux des humains. Malgré l’intégration de l’IA, des processus de contrôle qualité rigoureux restent en place pour garantir l’exactitude et l’équité de la notation.
L’évolution vers la notation par l’IA signale un changement notable dans la manière dont les évaluations sont menées, soulignant les avantages de la technologie dans l’évaluation de l’éducation tout en reconnaissant le rôle very important de la supervision et de l’experience humaines dans le processus.
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