論文の概要: The Rise of Artificial Intelligence in Educational Measurement: Opportunities and Ethical Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18900v1
- Date: Thu, 27 Jun 2024 05:28:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-28 15:06:48.949631
- Title: The Rise of Artificial Intelligence in Educational Measurement: Opportunities and Ethical Challenges
- Title（参考訳）: 教育計測における人工知能の台頭 : 機会と倫理的課題
- Authors: Okan Bulut, Maggie Beiting-Parrish, Jodi M. Casabianca, Sharon C. Slater, Hong Jiao, Dan Song, Christopher M. Ormerod, Deborah Gbemisola Fabiyi, Rodica Ivan, Cole Walsh, Oscar Rios, Joshua Wilson, Seyma N. Yildirim-Erbasli, Tarid Wongvorachan, Joyce Xinle Liu, Bin Tan, Polina Morilova,
- Abstract要約: 教育におけるAIは、妥当性、信頼性、透明性、公平性、公平性に関する倫理的な懸念を提起する。
教育者、政策立案者、組織を含む様々な利害関係者は、教育における倫理的AIの使用を保証するガイドラインを開発した。
本稿では,AIを活用したツールの教育測定における倫理的意義について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.569083526579529
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The integration of artificial intelligence (AI) in educational measurement has revolutionized assessment methods, enabling automated scoring, rapid content analysis, and personalized feedback through machine learning and natural language processing. These advancements provide timely, consistent feedback and valuable insights into student performance, thereby enhancing the assessment experience. However, the deployment of AI in education also raises significant ethical concerns regarding validity, reliability, transparency, fairness, and equity. Issues such as algorithmic bias and the opacity of AI decision-making processes pose risks of perpetuating inequalities and affecting assessment outcomes. Responding to these concerns, various stakeholders, including educators, policymakers, and organizations, have developed guidelines to ensure ethical AI use in education. The National Council of Measurement in Education's Special Interest Group on AI in Measurement and Education (AIME) also focuses on establishing ethical standards and advancing research in this area. In this paper, a diverse group of AIME members examines the ethical implications of AI-powered tools in educational measurement, explores significant challenges such as automation bias and environmental impact, and proposes solutions to ensure AI's responsible and effective use in education.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の教育測定への統合は、自動スコアリング、迅速なコンテンツ分析、機械学習と自然言語処理によるパーソナライズされたフィードバックを可能にする、評価方法に革命をもたらした。
これらの進歩は、タイムリーで一貫したフィードバックと、学生のパフォーマンスに関する貴重な洞察を与え、その結果、評価経験を高めます。
しかし、教育におけるAIの展開は、妥当性、信頼性、透明性、公平性、公平性に関する重大な倫理的懸念を提起する。
アルゴリズムバイアスやAI意思決定プロセスの不透明さといった問題は、不平等を持続させ、評価結果に影響を与えるリスクをもたらす。
これらの懸念に応えて、教育者、政策立案者、組織を含む様々な利害関係者は、教育における倫理的AIの使用を保証するガイドラインを開発した。
また、AIME(National Council of Measurement in Education's Special Interest Group on Measurement and Education)は、倫理基準の確立とこの分野の研究の進展に焦点を当てている。
本稿では,AIを活用した教育測定ツールの倫理的意義を考察し,自動化バイアスや環境影響などの重要な課題を探求し,AIの教育における責任と効果的な利用を保証するためのソリューションを提案する。
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