論文の概要: chatGPT for generating questions and assessments based on accreditations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00047v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 08:58:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 03:42:00.762237
• Title: chatGPT for generating questions and assessments based on accreditations
• Title（参考訳）: 認定に基づく質問・評価のためのチャットGPT
• Authors: Rania Anwar Aboalela
• Abstract要約: 生成人工知能技術を用いた学術認定試験の実施可能性について検討した。 教員の受験質問に対する生成的人工知能の利用が許容されるよう、アンケートが配布された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This research aims to take advantage of artificial intelligence techniques in producing students assessment that is compatible with the different academic accreditations of the same program. The possibility of using generative artificial intelligence technology was studied to produce an academic accreditation compliant test the National Center for Academic Accreditation of Kingdom of Saudi Arabia and Accreditation Board for Engineering and Technology. A novel method was introduced to map the verbs used to create the questions introduced in the tests. The method allows a possibility of using the generative artificial intelligence technology to produce and check the validity of questions that measure educational outcomes. A questionnaire was distributed to ensure that the use of generative artificial intelligence to create exam questions is acceptable by the faculty members, as well as to ask about the acceptance of assistance in validating questions submitted by faculty members and amending them in accordance with academic accreditations. The questionnaire was distributed to faculty members of different majors in the Kingdom of Saudi Arabias universities. one hundred twenty responses obtained with eight five percentile approval percentage for generate complete exam questions by generative artificial intelligence . Whereas ninety eight percentage was the approval percentage for editing and improving already existed questions.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、同じプログラムの異なる学術認定と互換性のある学生評価を作成するために、人工知能技術を活用することを目的とする。 生成型人工知能技術を利用する可能性について研究し、サウジアラビア王国の国立学術認定センターと工学技術認定委員会(accreditation board for engineering and technology)の認定試験を行った。 テストで導入された質問を作成するために使われる動詞をマップするために、新しい方法が導入された。 この方法は、生成人工知能技術を用いて、教育成果を測定する質問の妥当性を作成、確認することができる。 教員が受験質問を作成するための生成型人工知能の使用が受理されることを保証するとともに、教員が提出した質問を検証し、アカデミック認定に従って修正する支援の受理について問う質問票が配布された。 質問票はサウジアラビアの大学における様々な専攻の教員に配布された。 85%の承認率で得られた1,20の回答は 生成人工知能による 完全な試験問題を生成するために 一方、90パーセントは、すでに存在する質問の編集と改善の承認率であった。

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