德克萨斯州用人工智能取代数千名考试评分员

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内容提要

德克萨斯州学生成为新人工智能评分系统试验品，系统利用自然语言处理技术评估学生能力，预计每年节省1500-2000万美元，计划雇佣不到2000名评分员，2023年需要6000名评分员。教育工作者对该系统实施并不热衷。

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延伸解读

成本节省与评分员数量变化

德克萨斯州教育机构预计，新的人工智能评分系统每年可节省1500万至2000万美元。这一节省主要来自减少临时人工评分员的需求：2023年需要雇佣约6000名评分员，而今年计划雇佣不到2000名。通过自动化评分，该州希望降低对短期人力的依赖，从而削减开支。

系统训练与安全措施

新评分系统使用3000份已经过两轮人工评分的考试答案进行训练。为确保准确性，TEA实施了一些安全措施：四分之一的计算机评分结果将由人工重新评分，对于让AI系统困惑的答案（如使用俚语或非英语回答）也会进行人工重评。这些措施旨在减少自动评分的潜在错误。

教育者的担忧与实施风险

一些教育工作者对自动评分系统持怀疑态度。刘易斯维尔独立学区总监洛里·拉普表示，在2023年12月有限使用自动评分系统时，构造性回答获得零分的情况“急剧增加”。她指出，目前无法确定是试题本身有问题还是新自动评分系统的问题。这反映了实施过程中可能存在的风险。

与传统AI的区别

TEA强调其新评分引擎与传统AI不同，是一个封闭系统。在TEA的幻灯片中，小字说明指出：“AI是使用渐进学习算法来适应，允许数据编程并本质上自我教学的计算机。”而新评分引擎并非如此，它基于固定规则和训练数据，不会自我学习和适应，这可能是为了回应人们对AI评分准确性和公平性的担忧。

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Q&A

德克萨斯州的新人工智能评分系统是如何工作的？

该系统利用自然语言处理技术评估开放式问题，基于3000个经过人工评分的考试答案进行训练。

新评分系统预计能节省多少费用？

预计每年节省1500-2000万美元。

德克萨斯州计划在2023年雇佣多少评分员？

计划雇佣不到2000名评分员，而需要6000名。

教育工作者对新评分系统的看法是什么？

一些教育工作者对系统实施持怀疑态度，担心自动评分的准确性。

STAAR考试的结构有何变化？

STAAR考试重新设计，包含更多开放式问题，减少选择题。

TEA为确保评分准确性采取了哪些安全措施？

TEA实施了一些安全措施，包括四分之一的计算机评分结果将由人工重新评分。

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