論文の概要: Auto-assessment of assessment: A conceptual framework towards fulfilling the policy gaps in academic assessment practices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08892v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 15:22:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-17 09:02:14.175718
• Title: Auto-assessment of assessment: A conceptual framework towards fulfilling the policy gaps in academic assessment practices
• Title（参考訳）: 評価の自己評価:アカデミックアセスメント実践における政策ギャップの達成に向けた概念的枠組み
• Authors: Wasiq Khan, Luke K. Topham, Peter Atherton, Raghad Al-Shabandar, Hoshang Kolivand, Iftikhar Khan, Abir Hussain,
• Abstract要約: 英国、アラブ首長国連邦、イラクの3カ国から117人の学者を対象に調査を行った。 我々は、ほとんどの学者が、教育におけるAIについて肯定的な意見を持っていることを確認した。 学生の働きを自律的に評価する新しいAIフレームワークを初めて提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.770873744131964
• License:
• Abstract: Education is being transformed by rapid advances in Artificial Intelligence (AI), including emerging Generative Artificial Intelligence (GAI). Such technology can significantly support academics and students by automating monotonous tasks and making personalised suggestions. However, despite the potential of the technology, there are significant concerns regarding AI misuse, particularly by students in assessments. There are two schools of thought: one advocates for a complete ban on it, while the other views it as a valuable educational tool, provided it is governed by a robust usage policy. This contradiction clearly indicates a major policy gap in academic practices, and new policies are required to uphold academic standards while enabling staff and students to benefit from technological advancements. We surveyed 117 academics from three countries (UK, UAE, and Iraq), and identified that most academics retain positive opinions regarding AI in education. For example, the majority of experienced academics do not favour complete bans, and they see the potential benefits of AI for students, teaching staff, and academic institutions. Importantly, academics specifically identified the particular benefits of AI for autonomous assessment (71.79% of respondents agreed). Therefore, for the first time, we propose a novel AI framework for autonomously evaluating students' work (e.g., reports, coursework, etc.) and automatically assigning grades based on their knowledge and in-depth understanding of the submitted content. The survey results further highlight a significant lack of awareness of modern AI-based tools (e.g., ChatGPT) among experienced academics, a gap that must be addressed to uphold educational standards.
• Abstract（参考訳）: 教育は、新しい生成人工知能(GAI)を含む人工知能(AI)の急速な進歩によって変化しつつある。 このような技術は、単調なタスクを自動化し、パーソナライズされた提案を行うことで、学者や学生を著しく支援することができる。 しかし、この技術の可能性にも拘わらず、AIの誤用、特に学生による評価には重大な懸念がある。 一つは全面禁止を提唱するが、もう一つは、堅牢な利用政策によって管理されている場合、価値ある教育ツールであるとみなす。 この矛盾は明らかに学術的実践における大きな政策ギャップを示しており、技術進歩の恩恵を受けながら、学術的基準を守ろうとする新たな政策が求められている。 英国、アラブ首長国連邦、イラクの3カ国から117人の学者を対象に調査を行い、ほとんどの学者が教育におけるAIに関する肯定的な意見を持っていることを確認した。 例えば、経験豊富な学者の大多数は完全な禁止を望んでおらず、学生、教員、学術機関にAIの潜在的な利点を見出している。 重要なことに、研究者は、自律的な評価のためのAIの特定の利点を特に特定した(回答者の71.79%が同意している)。 そこで,本稿では,学生の作業(レポート,コースワークなど)を自律的に評価し,その知識と提出内容の深い理解に基づいて,自動的に成績を割り当てる,新たなAIフレームワークを提案する。 この調査結果は、経験豊富な学者の間で、現代のAIベースのツール(例えばChatGPT)に対する認識の欠如がさらに強調されている。

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