Искусственный интеллект стремительно меняет то, как мы оцениваем человеческий потенциал, однако его непрозрачность представляет собой значительный риск. Современная тенденция внедрения «чёрных ящиков» ИИ в образование, где процесс принятия решений скрыт, подрывает доверие и ответственность. Подобно тому, как пассажиры имеют право понимать, как функционирует самолёт, учащимся и преподавателям необходимо знать, каким образом оценки на основе ИИ приходят к своим выводам. Это не просто вопрос справедливости, а фундаментальное требование для осмысленного обучения и равных возможностей.
Проблема Непрозрачного ИИ
Привлекательность ИИ в тестировании заключается в его способности персонализировать оценки, адаптируя вопросы к индивидуальным интересам (любитель спорта использует статистику, астроном анализирует планеты). Но эта настройка создаёт парадокс: если каждый ученик проходит уникальный тест, как мы можем гарантировать сопоставимость результатов? Без прозрачности это рискует создать произвольные стандарты и усугубить существующее неравенство.
Опасность заключается в том, что проприетарные модели ИИ, движимые коммерческими интересами, могут выступать в качестве нераскрытых стражей образовательных и профессиональных возможностей. Это резко контрастирует с научной строгостью установленных методов образовательных измерений, которые отдают приоритет открытому доступу к методам и данным. Отказ от требования объяснимости означает принятие системы, в которой ИИ определяет результаты без обоснования.
Научная Обоснованность Требует Прозрачности
ОЭСР утверждает, что валидность – точность и значимость оценки – не то, что проверяется в конце; её необходимо закладывать с самого начала. Валидность больше не является статичным свойством; это динамичный аргумент об ученике в контексте. Оценка чтения на основе ИИ недействительна, если её результаты неправильно интерпретируются или используются, например, для несправедливой категоризации ученика по одному результату.
Объяснимость – ключ к обеспечению того, чтобы этого не произошло. Ученики заслуживают того, чтобы понимать, почему они получили определённый балл (например, 78 за эссе). Обратная связь без понимания бесполезна. Подобно тому, как мы ожидаем этикетки с пищевой ценностью на продуктах, нам нужны «этикетки для оценки», которые детально описывают дизайн, систему подсчёта баллов и ограничения ИИ-тестов. Международная тестовая комиссия рекомендует использовать объяснения на простом языке для учащихся и их семей.
Справедливость и Предотвращение Ущерба
Системы ИИ наследуют предвзятость из данных, на которых они обучаются, что делает справедливость критической проблемой. Технологии могут создавать новые барьеры: система оценки речи должна учитывать студентов с нарушениями слуха, например. Принцип «не навреди» должен быть первостепенным.
Как подчёркивается в Руководстве по оценке в интересах обучения, любой тест должен доказать, что он не только точен, но и безопасен, эффективен и справедлив. Это требует строгого обоснования валидности, которое решает потенциальные предубеждения и обеспечивает равный доступ к возможностям.
К Цифровой Общественной Площади
Мы стоим на перепутье. Примем ли мы будущее, где доминируют проприетарные «чёрные ящики», которые молча формируют пути учащихся, или построим «цифровую общественную площадь», где дизайн оценки является открытым, прозрачным и подлежит обсуждению? Инновации без объяснимости безответственны.
Ценность оценки заключается не только в её точности, но и в том, насколько полезны полученные знания для учащихся и преподавателей. Пришло время потребовать от поставщиков ИИ «показывать свою работу», гарантируя, что история ИИ в образовании будет историей открытости, научной строгости и заслуженного доверия.
Будущее ИИ в образовании зависит от нашей готовности отдавать приоритет прозрачности, справедливости и научной валидности – а не только технологическому прогрессу. Только тогда мы сможем использовать мощь ИИ, не жертвуя принципами равных возможностей и осмысленного обучения.
