德國PISA短答研究:AI評分準確,也要檢查不同學生群組是否公平
研究以德國PISA 2015閱讀題的38,722份短答,比較不同自動評分方法,並檢查性別和家庭語言背景的公平性。最準確的方法結合RoBERTa文字表示與支援向量機,未見明顯性別偏差,卻對主要在家使用外語的學生給予略高於人工評分的分數。差異在個別題目更突出,與錯答辨識、學生表現、答案語言差異及試題難度有關,顯示整體準確率未能盡錄群組偏差。
論文原文
Algorithmic Fairness in Automatic Short Answer Scoring研究及來源資料
研究來自哪裏?
DIPF | Leibniz Institute for Research and Information in Education、Goethe-Institut、Centre for International Student Assessment
- 地域視角
- 世界各地研究 · 德國
- DOI
- 10.1007/s40593-025-00495-5
- 期刊/研討會
- International Journal of Artificial Intelligence in Education
- 類型
- 自動評分比較;2015年德國PISA共38,722份短答
- 研究/內容地區
- 德國
- 科目
- 閱讀評估
- 原文日期
- 2025-07-24
- 最近核實
- 2026-09-11
- 研究來源分類
- 期刊
- 作者
- Nico Andersen、Julia Mang、Frank Goldhammer、Fabian Zehner
- 學習階段
- 中學
- 研究領域
- 教學與評估、共融教育與學生福祉
- 研究對象
- 文獻及資料、人工智能系統
- 分類說明
- 以既有學生作答資料測試評分系統,並非重新招募學生參與教學實驗;學段按PISA對象列中學,領域屬閱讀及評估。
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