Minden új technológia megjelenése lehetőséget ad arra, hogy átgondoljuk az oktatás céljait, hatékonyságát. A mesterséges intelligencia mérés-értékelésben való alkalmazása nemcsak új lehetőségeket kínál, hanem komoly kihívások elé is állítja az oktatás szereplőit. A mesterségesintelligencia-alapú értékelési technikákban, melyek lehetővé teszik nagy adathalmazok gyors elemzését és a személyre szabott visszacsatolás megvalósítását, benne van az a lehetőség, hogy a hagyományos értékelési módszerek átalakításával jelentős mértékben fokozzák a tanulási folyamat hatékonyságát és emeljék a tanítás minőségét. Autentikus, megbízható és valid adatok nélkül azonban az adatokon, bizonyítékokon alapuló fejlesztés kudarcra van ítélve. A mesterséges intelligencia mérés-értékelésben történő alkalmazása nem csupán technológiai vagy infrastrukturális, sokkal inkább pedagógiai és módszertani kihívás.
Every time a new technology emerges, it provides an opportunity to reconsider the purpose of education. Advanced AI technology offers new opportunities and new challenges in education, specifically in educational assessment. AI-based assessment has the potential to transform traditional assessment by processing a large amount of data and providing learners with personalized feedback, thereby enhancing the efficacy of the learning process and improving teaching quality through a re-examination of assessment activities. However, without authentic, reliable and valid data, any assessment- and data-based improvement would be doomed to failure. Using artificial intelligence in assessment is not merely a technological or infrastructural matter; it is first and foremost a pedagogical and methodological challenge.
Adesope, O. O. & Rud, A. G. (2019) Maximizing the affordances of contemporary technologies in education: Promises and possibilities. In: O. O. Adesope & A. G. Rud (eds) Contemporary Technologies in Education. Cham, Springer Nature. pp. 1–16. https://doi.org/10.1007/978-3-319-89680-9_1
Csányi R. & Molnár Gy. (2023) How do test-takers rate their effort? A comparative analysis of self-report and log file data. Learning and Individual Differences, Vol. 106. 10234. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102340
Csapó B. (2008) A magyar iskolarendszer adaptációs problémái: a tudás minősége. In: Fazekas K. (ed.) Közoktatás, iskolai tudás és munkapiaci siker. Budapest, MTA Közgazdaságtudományi Intézet. pp. 113–131.
Csapó B. & Molnár Gy. (2019) Online diagnostic assessment in support of personalized teaching and learning: The eDia system. Frontiers in Psychology, Vol. 10. p. 1522. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.01522
Csapó B., Molnár Gy. & R. Tóth K. (2008) A papíralapú tesztektől a számítógépes adaptív tesztelésig. Iskolakultúra,
Duan, Y., Tang, H. & Liu, D. (2022) An AI-based assessment system for online learning: Design and implementation. International Journal of Emerging Technologies in Learning, Vol. 17. No. 1. pp. 4–13. https://doi.org/10.3390/su141710551
Frey, A. & Seitz, N. N. (2009) Multidimensional adaptive testing in educational and psychological measurement: Current state and future challenges. Studies in Educational Evaluation, Vol. 35. Nos 2–3. pp. 89–94. https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2009.10.007
Gierl, M. J. & Haladyna, T. M. (2012, eds) Automatic item generation: Theory and practice. Routledge.
Gorgun, G. & Bulut, O. (2023) Incorporating test-taking engagement into the item selection algorithm in low-stakes computerized adaptive tests. Large-scale Assessments in Education, Vol. 11. No. 17. https://doi.org/10.1186/s40536-023-00177-5
Greenhow, C., Robelia, B. & Hughes, J. E. (2009) Learning, teaching, and scholarship in a digital age: Web 2.§ and classroom research: What path should we take now? Educational Researcher, Vol. 38. No. 4. pp. 246–259. https://doi.org/10.3102/0013189X09336671
Hattie, J. (2008) Visible learning: A synthesis of over 800 meta-analyses relating to achievement. Abingdon, Routledge.
Jimenez, K. (2023) ‘This shouldn’t be a surprise.’ The education community shares mixed reactions to ChatGPT. USA Today.https://www.usatoday.com/story/news/education/2023/01/30/chatgpt-going-banned-teachers-sound-alarm-new-ai-tech/11069593002/
Liu, Y. & Baucham, M. (2023) AI Technology: Key to successful assessment. In: Handbook of Research on Redesigning Teaching, Learning, and Assessment in the Digital Era. IGI Global. pp. 304–325. https://doi.org/10.4018/978-1-6684-8292-6.ch016
Magyar A. (2012) Számítógépes adaptív tesztelés. Iskolakultúra, Vol. 22. No. 6. pp. 52–60.
Magyar A. & Molnár Gy. (2013) Adaptív és rögzített formátumú tesztek alkalmazásának összehasonlító hatékonyságvizsgálata. Magyar Pedagógia, Vol. 113. No. 3. pp. 181−193.
Miller, K. (2023) Human writer or AI? Scholars build a detection tool. Stanford University Human-Centered Artificial Intelligence.https://hai.stanford.edu/news/human-writer-or-ai-scholars-build-detection-tool
Minsky, M. & Papert, S. (1968) Linear separation and learning.https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/6170/AIM-167.pdf?sequence=2 [Letöltve: 2023. 08. 10.]
Molnár Gy. (2011) Az információs-kommunikációs technológiák hatása a tanulásra és oktatásra. Magyar Tudomány, Vol. 172. No. 9. pp. 1038–1047.
Molnár Gy. (2022) How to make different thinking profiles visible through technology: The potential for log file analysis and learning analytics. In: M. Virvou, G. A. Tsihrintzis, L. H. Tsoukalas & L. C. Jain (eds) Advances in Artificial Intelligence-based Technologies. Cham, Springer. pp. 125–145. https://doi.org/10.1007/978-3-030-80571-5_9
Molnár Gy. & Csapó B. (2019a) A diagnosztikus mérési rendszer technológiai keretei. Az eDia online platform. Iskolakultúra, Vol. 29. Nos 4–5. pp. 16–32. https://doi.org/10.14232/ISKKULT.2019.4-5.16
Molnár Gy. & Csapó B. (2019b) A felsőoktatási tanulmányi alkalmasság értékelésére kidolgozott rendszer a Szegedi Tudományegyetemen: elméleti keretek és mérési eredmények. Educatio, Vol. 28. No. 4. pp. 705–717. https://doi.org/10.1556/2063.28.2019.4.4
Molnár Gy. & Csapó B. (2019c) Making the psychological dimension of learning visible: Using technology-based assessment to monitor students’ cognitive development. Frontiers in Psychology, Vol. 10. p. 1368. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.01368
Molnár Gy. & Csapó B. (2023) Report on smart education in Hungary. In: R. Zhuang et al. (eds) Smart Education in China and Central & Eastern European Countries. The white paper on smart education in China and Central & Eastern Europe countries. Springer, Singapore. pp. 155–178. https://doi.org/10.1007/978-981-19-7319-2_7
Molnár Gy. & Lőrincz A. (2012) Innovative assessment technologies: Comparing ‘face-to-face’ and game-based development of thinking skills in classroom settings. In: International proceedings of economics development and research. Management and education innovation. Vol. 37. pp. 150–154.
Molnár Gy., Makay G. & Ancsin G. (2018) Feladat- és tesztszerkesztés az eDia-rendszerben. Szeged, Oktatáselméleti Kutatócsoport.
Molnár Gy., Pásztor A., Kiss R. & Csapó B. (2021) Az eDia online diagnosztikus értékelő rendszer: a személyre szóló fejlesztés alapvető eszköze. Új Pedagógiai Szemle, Vol. 71. Nos. 9–10. pp. 42–53.
Molnár Gy., Turcsányi-Szabó M. & Kárpári A. (2019) Az interaktív tanulási környezetektől a módszertani megújuláson át a kreatív önkifejezésig. Új Pedagógiai Szemle, Vol. 69. Nos 11–12. pp. 53–70.
Molnár Gy., Turcsányi-Szabó M. & Kárpári A. (2020) Digitális forradalom az oktatásban – perspektívák és dilemmák. Magyar Tudomány, Vol. 181. No. 1. pp. 56–67. https://doi.org/10.1556/2065.181.2020.1.6
Pressey, S. L. (1927) A machine for automatic teaching of drill material. School & Society, Vol. 25. pp. 549–552.
Redecker, C. & Johannessen, Ø. (2013) Changing assessment – Towards a new assessment paradigm using ICT. European Journal of Education, Vol. 48. No. 1. pp. 79–96.
Singh, H. & Miah, S. J. (2020) Smart education literature: A theoretical analysis. Education and Information Technologies, Vol. 25. No. 4. pp. 3299–3328.https://doi.org/10.1007/s10639-020-10116-4
Stadler, M., Horrerm A, Fischer, M. R. & Sailer, M. (2023) Utilizing large language models for coding open-ended responses in psychological assessment: An empirical investigation. Preprint.
Svrluga, S. (2023) Was that essay written by AI? A student made an app that might tell you. The Washington Post. https://www.washingtonpost.com/education/2023/01/12/gptzero-chatgpt-detector-ai/
The Associated Press (2023) Amid ChatGPT outcry, some teachers are inviting AI to class.https://nowthisnews.com/news/amid-chatgpt-outcry-some-teachers-are-inviting-ai-to-class [Letöltve: 2023. 08. 09.]
Zhai, N. & Ma, X. (2023) The effectiveness of automated writing evaluation on writing quality: A meta-analysis. Journal of Educational Computing Research, Vol. 61. No. 4. pp. 875–900. https://doi.org/10.1177/07356331221127300