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2024年GCSE/A-level夏考AQA考试局将试行AI阅卷!

来源:考而思惟世 浏览量:281次 时间:2024-03-19 13:37:11

距离GCSE/A-level夏季大考越来越近,各大考试局相关考试政策陆续公布。根据最新英国媒体报道,英国最大考试委员会之一AQA宣布将在今年夏季大考中进行AI阅卷试行。

2024年GCSE/A-level夏考AQA考试局将试行AI阅卷!

具体新闻介绍

英国最大的考试委员会之一AQA将在今年夏季考试中探索如何利用人工智能(AI)来提供“质量保证”评分给学生。

AQA计划使用今年的GCSE和A-level考试数据来验证人工智能评分与高级评分教师评分的一致性。

该考试委员会表示,他们计划利用这一流程来发现和纠正“个别评分中的任何异常情况”。

目前,AQA正在为这项工作设计具体规范,预计将在即将开始的成千上万份GCSE和A-level考试评分中应用这种方法。

这一AI阅卷项目建立在AQA之前的研究基础上,该研究曾使用历史考题来比较AI评分和高级评分教师评分之间的差异。

在最近的一次活动中,AQA的评估研究和创新主管Alex Scharaschkin谈到了这些发现,并表示:“对于需要学生写几句话的问题,我们可以相当准确地预测高级评分教师的评分。”

对于GCSE生物学科目的主观短问题部分(3-4分),AI评分与高级评分员的一致性达到了80%。然而,对于得分为6分的长问题,这一一致性降至65%。AQA目前计划采用同样的方法,在今年的考试中通过“真实数据”来验证AI评分。

尽管AI阅卷测试将与今年夏季考试系列同时进行,但目前仍处于研究阶段,不会以任何方式用于评分提供信息。

教育智库EDSK的创始人兼主任汤姆·里士满(Tom Richmond)表示:“我认为教师或教育领导者不希望完全剥夺人工工作在考试评分过程中的作用。”

他补充道,人工智能的使用具有“巨大潜力”,可以为考试系统增加价值,因为“招募足够多的评分人员以及增加评分过程的公平性”都是困难的。

里士满还指出,人工智能评分能否扩展到人文学科,如英语和历史等科目,还有待观察,因为这些科目的长篇论文是评分中最大的挑战之一。

学科答题规范

随着2024年夏季大考日益临近,现在是制定备考计划的关键时刻。建议同学们将大目标分解为阶段性目标,并从单一知识点的专项练习开始,逐步进行系统性复习和综合性考题训练,最后在冲刺阶段查漏补缺。

对于IGCSE/A-level考试,考试知识点设定在考纲范围内,因此研究考纲是复习的首要步骤;按照考纲复习是应对考试的第二步。

不论未来是否采用人工阅卷还是AI阅卷,同学们都应该在平时练习中规范自己的答题方法,参考考纲和评分标准,并不断优化答题技巧。

不同学科的答题规范各有不同。以下是几个主要学科的代表性答题规范:

数学

A-level数学中,常见短语的释义至关重要:

Write Down, State(即使没有解题过程和方法也能得分)

Calculate, Find, Determine, Show, Solve, Deduce, Prove(需要详细的解题过程来获得方法分数)

Exact Value(不要使用近似数和小数)

Draw(要求准确度,使用坐标纸)

Sketch(草图不需要绘制,但关键方面应该清晰展示)

做完问题后,快速检查答案的正确性。即使问题没有要求,也可以画图表或草图;若问题有多个部分,未完成(a)部分可尝试(b)部分。

物理

IGCSE/A-level物理中常见的定义词包括:

Explain(需要推理或使用定理)

State(只需一个答案,无需过多解释)

List(列出简洁的点,不要过量)

Define(仅写定义式可能不够)

基础力学考察以计算题为主,需理解物理现象并给出解释;波和量子物理以文字描述为主要考察方式,需熟记常见题型答题模板;电磁学综合问题考察计算与文字描述相结合,需发挥空间想象力;核物理和天体物理内容更具科学性,需不断拓展物理知识,了解现代物理发展。

化学

在IGCSE/A-level化学中,正确阅读题目至关重要,因为常有文字陷阱。

结构化问题可展示对广泛教学大纲主题的理解,答案应简洁准确,无需完整句子。

回答问题时应充分解释,展示对化学现象原因的理解。

计算题答案应注意有效数字与数据相符,避免写过多有效数字导致失分。

生物

无论是选择题还是简答题,超过80%的题目直接考察基本生物理论、定义和解释生物现象。

备考第一步是熟读每章内容,标记重点并整理笔记。在整理笔记时,可以帮助理清思路,同时记得配上相关图片,因为考试中可能会有填图题。

CIE考试局A-level生物简答题占比高达73%,除了背诵基础生物词汇,还要重视简答题练习。从得分点推答题要点,抓住考点精准答题。

经济

对选择题,记住定义和笔记,多刷题,多整理,可提高正确率;

Data题应先读题再看文章,关注标志性话语可帮助定位信息。注意提问词的不同对作答要求的影响;

Essay回答应形成完整逻辑框架,列出答题框架以确保答案完整。分段落写作,每段阐述一个观点,最后总结重申立场。

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