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人工智能评估护栏：如何在不破坏有效性和信任的情况下使用人工智能
人工智能可以加快评估创建速度，但如果没有护栏，它也会引入错误、偏见和弱一致性。本文展示了电子学习团队如何负责任地使用人工智能，同时保护质量和信任。这篇文章首次发表在电子学习行业。
来源:eLearning行业 | 在线教育博客在电子学习中负责任地使用人工智能评估
人工智能正在改变数字学习内容的创建方式。现在可以比以前更快地生成测验、知识检查、情景问题和反馈。对于教学设计师和学习与开发团队来说，这是一个重大的效率提升。但评估不仅仅是另一种类型的内容。它产生的证据支持有关学习者进步、准备情况、合规性、认证和支持的决策。测试标准强调评估的使用应该与目的保持一致并有证据支持，而不仅仅是为了方便。这使得人工智能辅助评估成为人工智能辅助内容起草的不同挑战。
当前教育测量方面的工作凸显了人工智能在评估工作流程中使用时的一些风险，包括有效性、公平性、透明度和自动化偏差。机会是真实的，但更快地扩大不良评估实践的风险也是真实的，需要实施人工智能评估护栏。
为什么人工智能评估护栏很重要
AI 生成的项目可能会以可预测的方式失败。它们可能包括事实错误、弱干扰因素或与项目不完全匹配的答案键。他们还可能偏离预期的结构，测量阅读复杂性或不相关的细节而不是目标技能。人工智能在教育测量和自动项目生成方面的研究都支持结构化质量控制的需要，而不是将生成视为质量保证。人工智能评估护栏也很重要还有另一个原因：信任。如果学习者反复遇到有缺陷、不明确或不公平的评估，那么他们对学习平台和结果的信心就会开始受到削弱。
Guardrail 1：从决策开始，而不是问题
这种区别很重要，因为低风险形成性检查和高风险认证考试不需要相同级别的证据。风险越高，审查、试点和验证的需求就越强烈。