Generowanie rubryki: odpowiedzialna AI — często zadawane pytania

Co to jest generowanie rubryki?

Generowanie rubryki drastycznie upraszcza proces tworzenia rubryki, pozwalając nauczycielowi opisać rubrykę i użyć wygenerowanej SI w celu stworzenia rubryki dostosowanej do ich scenariusza. Następnie nauczyciel otrzyma wygenerowaną rubrykę umożliwiającą mu przejrzenie i dostosowanie właściwości, takich jak docelowy zakres wiekowy, długość wygenerowanej zawartości i szczegóły rubryki. Po zatwierdzeniu i zapisaniu rubryki przez nauczyciela może dołączyć ją do zadania, które będzie używane podczas oceniania pracy uczniów.

Do czego można tworzyć rubryki?

Generowanie rubryki obsługuje następujące operacje generowania SI:

Sugestie kryteriów rubryki — sugestie są generowane dla kryteriów rubryki na podstawie podanego tytułu rubryki i opisu.
Generowanie rubryki — rubryka jest generowana na podstawie podanego tytułu rubryki, opisu rubryki, przedziału wiekowego, poziomów ocen i kryteriów rubryki.
Przepisz rubrykę — rubryka jest zapisywana na podstawie zmienionych wartości dla opisu rubryki, zakresu wieku, liczby zdań, poziomów ocen i kryteriów rubryki.

Co to jest zamierzone użycie rubryki generacji?

Generowanie rubryki jest przeznaczone dla nauczycieli w pętli, w której funkcja jest dostępna tylko dla nauczycieli/nauczycieli, a nauczyciel musi przejrzeć/zatwierdzić wygenerowaną zawartość, zanim zostanie pokazana uczniom rubryka.

Jak oceniano generowanie rubryki? Jakie metryki są używane do mierzenia wydajności?

Generowanie rubryki zostało zweryfikowane poprzez bezpośrednie testy z nauczycielami w celu oceny trafności i użyteczności wygenerowanych rubryk.

Przeprowadzono sprawdzanie poprawności, aby zapewnić odporność generowania rubryki na złośliwą zawartość

Jak są stosowane standardy w generowaniu rubryki?

System zapewnia możliwość dodawania standardów w ramach rubryki generacji. Standardy są używane podczas generowania sugerowanych kryteriów rubryki dla Rubryki. Dowiedz się więcej o standardach tutaj Dodawanie standardów edukacyjnych w narzędziach firmy Microsoft

Nauczyciele powinni zawsze weryfikować kryteria rubryki przed wygenerowaniem Rubryki

Jakie są ograniczenia generowania rubryki? Jak użytkownicy mogą zminimalizować wpływ ograniczeń generowania rubryki podczas korzystania z systemu?

Generowanie rubryk nie opiera się na faktycznej wiedzy i choć pisze płynnie, gramatycznie, generowana zawartość może być niedokładna lub nieodpowiednia. Nie może zrozumieć znaczenia ani ocenić dokładności, więc nauczyciele muszą sprawdzić, co pisze, i używać ich najlepszych osądów. Nauczyciele muszą weryfikować i przeglądać wszystkie wygenerowane rubryki, aby zapewnić dokładność i trafność.

Jakie czynniki operacyjne i ustawienia umożliwiają efektywne i odpowiedzialne wykorzystanie wytwarzania rubryki?

Efektywne i odpowiedzialne korzystanie z rubryki generacji wymaga przemyślanej implementacji czynników operacyjnych i starannej konfiguracji ustawień. Najważniejsze zagadnienia obejmują:

Jasne i szczegółowe cele oceny
- Zapewnij precyzyjne cele oceny rubryki, odpowiednie instrukcje dotyczące kryteriów rubryki i odpowiednią skalę rubryki, aby kierować SI w generowaniu odpowiednich rubryk kontekstowych.
Przegląd i weryfikacja nauczyciela
- Zawsze przeglądaj i sprawdzaj rubryki generowane przez AI, aby potwierdzić dokładność, trafność i dopasowanie do konkretnych potrzeb ucznia.
- Unikaj nadmiernego polegania na SI; jako uzupełnienie ludzkiego osądu, a nie zamiennika.
Szkolenia dla nauczycieli
- Zapewnij nauczycielom szkolenia dotyczące skutecznego wprowadzania danych i interpretowania wyników generowanych przez AI.
- Dziel się najlepszymi rozwiązaniami w zakresie integrowania rubryk generowanych przez AI ze strategiami nauczania.

Obsługiwane języki

Rubryki generowane przez AI zostały zweryfikowane i obsługiwane dla następujących języków: angielski (Stany Zjednoczone) en-US, Niemiecki (Niemcy) de-DE, hiszpański (Hiszpania) es-ES, norweski Bokmål (Norwegia) nb-NO, francuski (Francja) fr-FR, francuski (Kanada) fr-CA, hiszpański (Meksyk) es-MX, portugalski (Brazylia) pt-BR, japoński (Japonia) ja-JP, holenderski (Holandia) nl-NL i Szwedzki (Szwecja) sv-SE.

W przypadku innych miejscowych w języku angielskim są używane jako dane wejściowe, np. EN-UK lub EN-AU, system będzie wyjściowy w en-us

Inne języki mogą być dostępne, ale nie zostały przetestowane.

System nie został specjalnie oceniony pod kątem szerokiej gamy dialektów i socjolects reprezentowanych w tych językach

Generowanie modeli AI jest szkolone przy użyciu ogromnych ilości danych, a te dane są najczęściej w języku angielskim. Czasami może to spowodować lepszą wydajność w języku angielskim w porównaniu z językami innych niż angielski. Podobnie jak w przypadku każdego wdrożenia modeli AI generujących, zachęcamy użytkowników, aby zwracali uwagę na ograniczenia tych systemów dla ich specyficznych przypadków użycia oraz kontekstów kulturowych i językowych.

Firma Microsoft planuje dodać więcej obsługiwanych języków i mieszkańców do rubryki generacji. Ten dokument przezroczystości zostanie zaktualizowany w miarę obsługiwania dodatkowych języków.