ИНТЕЛЛЕКТАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ ПИСЬМЕННЫХ РАБОТ: ПОДХОДЫ, ТЕХНОЛОГИИ, ПЕРСПЕКТИВЫ

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена обзору современных методов автоматической оценки письменных работ в образовательной среде. Рассматриваются ключевые подходы к построению интеллектуальных систем — от статистических моделей и алгоритмов машинного обучения до нейросетевых и трансформерных архитектур.

Ключевые слова: автоматическая оценка, искусственный интеллект, письменные работы, машинное обучение.

Автоматическая оценка письменных работ (Automated Essay Scoring, AES) — это область, находящаяся на стыке лингвистики, педагогики и искусственного интеллекта. Целью AES-систем является обеспечение объективной, быстрой и воспроизводимой оценки качества текстов, создаваемых студентами или учащимися. На сегодняшний день в этой сфере используется несколько ключевых подходов, основанных на различных технологиях обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML).

Один из первых подходов, применяемых в системах автоматической оценки, основывался на выделении формальных характеристик текста — длины, количества слов, разнообразия лексики, средней длины предложений и т.п. Эти метрики затем использовались в регрессионных моделях или простых эвристиках для оценки уровня письма.

Более современные системы используют методы supervised learning, обучаясь на размеченных корпусах эссе. К текстам применяются разнообразные признаки: грамматические, лексические, структурные и семантические. Они подаются на вход классическим алгоритмам (SVM, Random Forest, логистическая регрессия).

С внедрением технологий глубокого обучения автоматическая оценка вышла на новый уровень. Используются рекуррентные (RNN), сверточные (CNN) и особенно трансформерные модели (BERT, RoBERTa, GPT), которые способны понимать контекст, логику текста и семантическую связность.

Развитие интеллектуальных систем автоматической оценки письменных работ открывает широкий спектр перспектив в образовательной среде. Эти технологии не только повышают эффективность преподавания, но и трансформируют сам подход к обучению письму, оценке знаний и формированию учебных траекторий.

Одна из основных проблем традиционного оценивания — субъективность. Даже опытные преподаватели могут по-разному оценить один и тот же текст. Интеллектуальные системы, обученные на больших выборках и стандартизированных критериях, позволяют сократить влияние человеческого фактора и обеспечить более единообразные оценки.

При массовом обучении (например, на первых курсах вузов или в онлайн-курсах) преподаватель просто не в состоянии качественно проверить десятки или сотни текстов. Использование интеллектуальных систем позволяет автоматизировать рутинную проверку, освобождая время преподавателя для индивидуальной работы и качественной обратной связи.

Современные системы оценки могут не только выставлять баллы, но и анализировать слабые и сильные стороны учащегося. На основе этих данных возможно автоматическое формирование рекомендаций по дальнейшему обучению — например, системе может «увидеть», что студент плохо выстраивает аргументацию, но хорошо владеет словарным запасом.

Перспективы использования интеллектуальных систем оценки в образовании не ограничиваются одной задачей выставления оценки. Это мощный инструмент педагогики будущего, способный улучшить качество обучения, персонализировать подход к студентам и обеспечить справедливость оценивания. Однако ключевым остаётся вопрос грамотной интеграции таких систем в образовательную практику, с учётом этических, методологических и технических аспектов.

Список литературы:

1. Бондаренко А.Г. Искусственный интеллект в образовании: методы и технологии. — М.: URSS, 2020. — 256 с.
2. Селевко Г.К. Современные образовательные технологии. — М.: Народное образование, 2020. — 256 с.
3. Черняк В.З. Интеллектуальные системы: теория и практика. — СПб.: Питер, 2021. — 320 с.