論文の概要: Humanizing AI Grading: Student-Centered Insights on Fairness, Trust, Consistency and Transparency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07754v1
- Date: Sun, 08 Feb 2026 01:18:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-10 20:26:24.787852
- Title: Humanizing AI Grading: Student-Centered Insights on Fairness, Trust, Consistency and Transparency
- Title（参考訳）: AIグレーディングの人間化 - 公正性、信頼、一貫性、透明性に関する学生中心の視点
- Authors: Bahare Riahi, Veronica Catete,
- Abstract要約: 本研究では,学部コンピュータサイエンス科における人工知能(AI)学習システムに対する学生の認識について検討する。
発見は、AIの文脈的理解とパーソナライゼーションの欠如に関する懸念を明らかにする。
この研究は、学生の声を増幅し、デザインされた学習環境でAIを人間化するための設計原則を提供することにより、倫理中心のアセスメントプラクティスに寄与する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6138671548064355
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study investigates students' perceptions of Artificial Intelligence (AI) grading systems in an undergraduate computer science course (n = 27), focusing on a block-based programming final project. Guided by the ethical principles framework articulated by Jobin (2019), our study examines fairness, trust, consistency, and transparency in AI grading by comparing AI-generated feedback with original human-graded feedback. Findings reveal concerns about AI's lack of contextual understanding and personalization. We recommend that equitable and trustworthy AI systems reflect human judgment, flexibility, and empathy, serving as supplementary tools under human oversight. This work contributes to ethics-centered assessment practices by amplifying student voices and offering design principles for humanizing AI in designed learning environments.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,ブロック型プログラミング最終プロジェクトに焦点をあて,学部コンピュータサイエンス科目(n = 27)における人工知能(AI)グレーディングシステムに対する学生の認識について検討する。
Jobin氏(2019)によって書かれた倫理的原則フレームワークによってガイドされた本研究では、AI生成フィードバックと人格フィードバックを比較して、AIグレーティングの公平性、信頼、一貫性、透明性について検討する。
発見は、AIの文脈的理解とパーソナライゼーションの欠如に関する懸念を明らかにする。
公平で信頼性の高いAIシステムは、人間の判断、柔軟性、共感を反映し、人間の監視の下で補助的なツールとして機能することを推奨します。
この研究は、学生の声を増幅し、デザインされた学習環境でAIを人間化するための設計原則を提供することにより、倫理中心のアセスメントプラクティスに寄与する。
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