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学生评估中的人工智能：前景、潜力和风险
人工智能正在迅速重塑学生学习的衡量方式，超越传统测试，转向更动态的评估形式。从学生与虚拟角色交谈以展示解决问题和推理的能力，到实时分析协作和学习过程的人工智能工具，这些方法有望深入了解学生的知识和能力。 [...]
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人工智能正在迅速重塑学生学习的衡量方式，超越传统测试，转向更动态的评估形式。从学生与虚拟角色交谈以展示解决问题和推理的能力，到实时分析协作和学习过程的人工智能工具，这些方法有望深入了解学生的知识和能力。与此同时，这些创新给教育工作者、研究人员和政策制定者提出了关键问题：人工智能驱动的评估能否以有效和公平的方式适应个体学习者？它们会帮助缩小机会差距，还是冒着通过偏见、准入障碍或不透明算法加剧现有不平等的风险？随着人工智能系统变得越来越复杂，需要什么护栏来确保透明度、信任和负责任的使用？
在由 AERA 和 The 74 主办的这个一小时的网络研讨会中，领先的教育研究人员将探讨人工智能如何在当今的评估中使用，我们有哪些关于其有效性的证据以及需要仔细关注的风险。对话将在承诺与谨慎之间取得平衡，强调尖端研究以及塑造学生评估未来的政策和道德考虑。
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