التعليم المتغير أصبح حاجة ضرورية لدعم حس الابتكار. من كوفيد-19 إلى التلعيب ، شهد مجال التعليم و الاختبارات بشكل عام تحولًا كبيرًا.
ثم جاء الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أنه ليس شيئًا جديدًا ، إلا أن آثاره على تعليم و الطلاب واختباراتهم ، خاصة مع ظهور روبوتات المحادثة مثل ChatGPT. بالتأكيد ، فإن خطر الغش أكبر بكثير ، ومع ذلك يمكن السيطرة على الغش إذا كان لدينا ضمانات قوية لمنع الطلاب من استغلال الذكاء الاصطناعي للغش. بمجرد أن تصبح في مكانها الصحيح ، يمكننا توجيه انتباهنا إلى الإمكانات غير المحدودة للذكاء الاصطناعي – مما يجعل المؤسسات أكثر كفاءة وموثوقية وفعالية من حيث التكلفة.
في هذه المقالة، سنستكشف مزايا الذكاء الاصطناعي في الاختبارات الإلكترونية – من بداية قدراته كمدرس بديل و بسيط إلى قدراته العالية على إنشاء اختبارات كاملة عالية الأهمية إلى تصحيح الأسئلة المقالية.
ظهور الذكاء الاصطناعي في الاختبارات الالكترونية
لقد كان دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم و الاختبارات عملية ثابتة وتطورية. في أواخر القرن العشرين ، بدأ الذكاء الاصطناعي يستخدم في التعليم باستخدام PLATO ، وهي منصة ذكاء اصطناعي قدمت مجموعة من الدروس في القراءة و الهندسة على مستوى الكليات ، منذ الستينيات. في السبعينيات والثمانينيات ، بدأ الذكاء الاصطناعي كأداة تعليمية في الظهور لمساعدة الطلاب إلى جانب المعلمين البشريين. في التسعينيات ، أصبح التصحيح التلقائي ممكنا في الأسئلة المقالية ، مما يسمح بالتعرف على علامات الوقف والقواعد والأخطاء الإملائية.
في عام 2000 ، حصل تقدم بارز في تطوير خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، والتي جعلت التصحيح التلقائي للأسئلة المقالية ممكنا ، وبالتالي جعل عملية التقييم أكثر كفاءة. لقد أتاح الذكاء الاصطناعي أيضًا إمكانية الإنشاء الديناميكي للاختبارات، مما أدى إلى إنشاء مجموعة كبيرة من الأسئلة لتقييم الطلاب ، والتي سنغطيها في هذه المقالة.
روبوت المحادثة و الذكاء الاصطناعي في الاختبارات الالكترونية: بداية ChatGPT
في المقالة السابقة، ناقشنا المشاكل المحتملة لروبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT ، ولعل أكبر مشكلة هي قدرة الطلاب على الغش في الاختبارات و السرقة الاكاديمية باستخدام الذكاء الاصطناعي. لكن تجاهل إمكانياتها الإيجابية سيكون ضارًا بالتعليم.
يعد ChatGPT برنامج قوي للذكاء الاصطناعي تم تطويره بواسطة OpenAI ويستخدم التعلم الآلي لإنشاء نص يشبه الإنسان بناءً على مدخلات من الطالب. في التعليم ، يمكن أن يعمل كروبوت محادثة متقدم قادر على تسهيل التعلم والاختبارات. تكمن أهم نقاط القوة في إنشاء محادثات شبيهة بالمحادثات البشرية، مما يتيح تجارب تعلمية مخصصة لكل طالب. يمكن للطلاب التفاعل مع الذكاء الاصطناعي ، وطرح الأسئلة ، وتلقي ردود مخصصة تناسب سرعة التعلم وأسلوبهم الخاص. وهذا يجعلها أداة متعددة الاختبارات الإلكترونية ، مما يتيح استخدام الأسئلة المقالية والتمارين المعقدة التي تتخطى قدرات الاختبارات التقليدية.
لنستكشف معاُ العديد من الميزات المثيرة للاختبارات الإلكترونية:
إنشاء العناصرالديناميكي من خلال الذكاء الاصطناعي
يُعد إنشاء العنصر الديناميكي طريقة لإنشاء أسئلة اختبار بشكل سريع ، أو “عناصر الاختبار” ، وفقًا لقواعد وقوالب محددة. بالطريقة التقليدية، إنشاء مجموعة متنوعة من الأسئلة هي عملية مفصلة ، بما في ذلك تصميم محتوى الاختبار ، والتحقق منه من قبل المتخصصين في المواد، وتجربته ، وتوظيف أخصائيي القياس النفسي ، و غيرها العديد من العمليات الأخرى. تهدف كل هذه الخطوات إلى التأكد من أن الاختبار صالح وموثوق وعادل ، ومع ذلك ، نظرًا لأن هذه العملية معقدة للغاية، فقد تكون باهظة الثمن أيضًا.
يمكن للذكاء الاصطناعي ، باستخدام أساليب التعلم الآلي وفهم اللغة ، إنشاء بنوك أسئلة للاختبارات . تعمل هذه الأنظمة من خلال معالجة كميات كبيرة من المحتوى التعليمي المتعلق بموضوع الاختبار. يقومون بتحليل الأنماط في أنواع الأسئلة ، والهيكل ، والمحتوى ، ويستخدمون هذه البيانات لإنشاء أسئلة جديدة ومبتكرة. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحديد مستوى صعوبة كل سؤال وموضوعه بناءً على معايير محددة مسبقًا أو أهداف تعليمية ، مما يؤدي إلى إنشاء بنك عناصر ديناميكي وقابل للتكيف. باستخدام الذكاء الاصطناعي ، يمكنك إنشاء مجموعات متنوعة من الأسئلة ، مما يجعل الحياة أسهل للمعلمين ويوفر الوقت والجهد والمال للمؤسسات.
التصحيح التلقائي للمقالات والأسئلة المقالية
إحدى العقبات في الاختبارات الإلكترونية التقليدية هي تصحيح المقالات واجابات الأسئلة المقالية. يستغرق التصحيح اليدوي وقتًا طويلاً و قابل للتناقضات والخطأ البشري. يأتي الذكاء الاصطناعي لحل هذه المشاكل. باستخدام معالجة اللغة الطبيعية المعقدة وخوارزميات التعلم الآلي ، يمكن للذكاء الاصطناعي تصحيح الاجابات المقالية بدقة وكفاءة. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل الجوانب المختلفة للإجابة ، مثل الصلة بالسؤال وتماسك الأفكار والقواعد والمفردات ، مما يوفر تقييمًا شاملاً. هذا يبسط عملية التصحيح ويزود الطلاب بتعليقات مفصلة على اجاباتهم لتحسين فهمهم.
إنشاء الاختبار
لقد تطرقنا إلى قدرات الذكاء الاصطناعي في إنشاء أسئلة فردية وحتى تصحيحها، ولكن ماذا لو كان هناك المزيد؟ ماذا لو تمكن الذكاء الاصطناعي من إنشاء اختبارات كاملة؟
بمساعدة الذكاء الاصطناعي يمكن إنشاء أسئلة الاختبار وتنظيمها و تصميمها. يتضمن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل مجموعة بيانات كبيرة من المحتوى التعليمي وإنشاء أسئلة بناءً على البيانات التي تم تحليلها. يمكن أن يشمل هذا مجموعة واسعة من أنواع الأسئلة ، من الاختيار من متعدد إلى الأسئلة ذات الإجابات القصيرة والأسئلة المقالية. تم تصميم هذه الخوارزميات لتحديد المفاهيم الأساسية والموضوعات لإنشاء الأسئلة التي تقيّم فهم الطالب لهذه العناصر. بالإضافة إلى ذلك ، لا يقتصر الأمر على طرح أسئلة ذات مستوى واحد يناسب الجميع فحسب ، بل يمكنه أيضًا تغيير مستوى صعوبة الأسئلة ، مما يجعلها أكثر صعوبة أو سهولة اعتمادًا على ما يحتاجه كل طالب أو فصل دراسي ، مما يسمح بتجارب تعليمية مخصصة اكثر.
المخاطر والاعتبارات
على الرغم من إمكاناته الهائلة ، فإن دمج الذكاء الاصطناعي في الاختبار الإلكتروني يجلب أيضًا العديد من المخاطر والاعتبارات الأخلاقية. يجب أن نأخذ في الاعتبار الإنصاف والتحيز في خوارزميات الذكاء الاصطناعي ، ومخاوف الخصوصية المحيطة بالبيانات التي تم جمعها لتحليل الذكاء الاصطناعي ، وإمكانية الوصول إلى الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لجميع الطلاب. وأيضًا ، يمكن للتكنولوجيا أن تعمل بشكل جيد فقط إذا تم تدريبها بمعلومات جيدة. يمكننا تعزيز التفاوتات التعليمية القائمة من خلال الإدارة الحذرة والمحتوى التعليمي المتنوع.
يكمن التخفيف من هذه المخاوف في استخدام الخوارزميات الصارمة ، والشفافية في قرارات الذكاء الاصطناعي ، والتدابير الصارمة لخصوصية البيانات. سوف نتعمق أكثرفي المقالات القادمة عن استراتيجيات لتخفيف هذه المخاوف. ومع ذلك ، تجدر الإشارة إلى أن فهم هذه القضايا ومعالجتها سيكونان حاسمين لتحقيق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي في الاختبارات الإلكترونية.
يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانات هائلة في مجال الاختبارات الالكترونية. يساعد في إنشاء اختبارات أكثر تخصيصًا وتكيفًا وفعالية ، مما يمكّن المعلمين من دعم طلابهم بشكل أفضل. ومع ذلك ، بينما نتقدم في استكشاف الذكاء الاصطناعي ، يجب أن نظل على دراية بالمخاطر المحتملة والعمل بشكل استباقي للتخفيف منها. بدراسة متأنية و تطبيق الاستراتيجيات الصحيحة ، يمكننا اتخاذ خطوات مذهلة في مجال التعليم. إن مستقبل الاختبارات الالكترونية باستخدام الذكاء الاصطناعي ليس مثيرًا فحسب – إنه واعد ، ويقربنا من عالم يحصل فيه كل طالب على التجربة التعليمية المخصصة التي يستحقها.
المصادر:
The intelligent essay assessor: Applications to educational technology
Foltz, Peter. Laham, Darrell. Landauer, T. 1999/04/02
What is Natural Language Processing? Intro to NLP in Machine Learning
https://www.gyansetu.in/blogs/what-is-natural-language-processing//
Plato
https://physics.illinois.edu/people/history/PLATO
Applying modern psychometric techniques to melodic discrimination testing: item response theory, computerized adaptive testing, and automatic item generation. Harrison, P.M., Collins, T., & Müllensiefen, D. (2017)
