सम्मेलन प्रदर्शन-पत्र: AICoFe सहपाठी मूल्यांकन, स्व-मूल्यांकन और शिक्षक द्वारा जाँची गई AI प्रतिक्रिया को जोड़ता है
Alvaro Becerra, Alejandra Palma, Ruth Cobos, Julian Fierrez
European Conference on Technology Enhanced Learning (EC-TEL 2026), demonstration paper
500-शब्द सार
AICoFe मौखिक प्रस्तुतियों पर AI समर्थित फीडबैक के साथ सहकर्मी, स्वयं और शिक्षक मूल्यांकन को जोड़ती है। EC-TEL प्रदर्शन पेपर के खुले लेखक संस्करण में यूनिवर्सिडैड ऑटोनोमा डे मैड्रिड में 46 स्नातक और 19 मास्टर छात्रों के साथ 2024-2025 की तैनाती का वर्णन किया गया है। शिक्षक जनरेट की गई टिप्पणियों को भेजने से पहले उन्हें चुन सकते हैं, संपादित कर सकते हैं या संयोजित कर सकते हैं। संतुष्टि रेटिंग सकारात्मक थीं; 31 प्रतिभागियों ने प्रयोज्यता प्रश्नावली पूरी की, जिससे औसत सिस्टम प्रयोज्यता स्केल स्कोर 79.91 रहा। ये अवलोकन प्रस्तुति कौशल में कोई कारणात्मक सुधार स्थापित किए बिना, सिस्टम के बारे में छात्रों के अनुभव से संबंधित हैं।
वर्कफ़्लो एक समीक्षा प्रक्रिया में कई दृष्टिकोण लाता है। शिक्षार्थी किसी रिकॉर्डिंग को दोबारा देख सकते हैं और प्राप्त फीडबैक के साथ अपने स्वयं के रूब्रिक निर्णयों की तुलना कर सकते हैं। लेखक ड्राफ्ट और भेजे गए संस्करणों को अलग-अलग रखने का भी वर्णन करते हैं। छोटी तैनाती और प्रश्नावली प्रतिक्रिया की संख्या निकाले जाने वाले निष्कर्षों को सीमित करती है। एक शिक्षक की भागीदारी रिपोर्ट की गई सेटिंग का हिस्सा है, इसलिए निष्कर्षों को उस मध्यस्थता के बिना स्वायत्त प्रतिक्रिया के साक्ष्य के रूप में नहीं पढ़ा जाना चाहिए।
AIEDHK के लिए, एक संक्षिप्त प्रस्तुति पर केंद्रित एक प्रस्तावित सेमिनार गतिविधि पर विचार करें। फीडबैक देखने से पहले, प्रस्तुतकर्ता उस क्षण की पहचान करेगा जो स्पष्ट प्रतीत होता है और जिस क्षण वे बदल जाएंगे। एक सहकर्मी स्वतंत्र रूप से उसी मानदंड का उपयोग करके साक्ष्य का चयन करेगा। फिर शिक्षक उन अवलोकनों के साथ-साथ उत्पन्न सुझाव का निरीक्षण कर सकता है। उद्देश्य इस बारे में चर्चा करना होगा कि कौन सी टिप्पणी प्रस्तुति का सटीक वर्णन करती है और शिक्षार्थी वास्तविक रूप से क्या कार्रवाई कर सकता है।
उदाहरण के लिए, शहरी जल उपयोग को समझाने वाले एक शिक्षार्थी को स्पष्टता में सुधार के लिए एक अस्पष्ट सुझाव प्राप्त हो सकता है। अधिक उपयोगी चर्चा उस संक्रमण का पता लगाएगी जहां दर्शकों ने आरेख और दावे के बीच संबंध खो दिया है। प्रस्तुतकर्ता संशोधित स्पष्टीकरण का पूर्वाभ्यास कर सकता है और नए श्रोता से संबंध का वर्णन करने के लिए कह सकता है। यह एक संपादकीय कक्षा प्रस्ताव है. प्रदर्शन पेपर उस विशिष्ट गतिविधि का परीक्षण नहीं करता है या उदाहरण की प्रभावशीलता स्थापित नहीं करता है।
समान वर्कफ़्लो का प्रयास करने वाला संस्थान पायलट को छोटा रख सकता है और रिकॉर्डिंग के दर्शकों और अवधारण अवधि को पहले से परिभाषित कर सकता है। समीक्षकों को पता होना चाहिए कि कौन सी टिप्पणियाँ साथियों से आईं, कौन सी उत्पन्न हुईं और कौन सी शिक्षक ने बदल दीं। शिक्षार्थियों के पास यह समझाने का एक तरीका भी होना चाहिए कि कोई टिप्पणी गलत या अनुपयुक्त क्यों है। ये व्यावहारिक निर्णय फीडबैक प्रक्रिया का निरीक्षण करना आसान बनाते हैं और असहमतियों को इंटरफ़ेस त्रुटियों के रूप में मानने के बजाय उन्हें शैक्षिक उद्देश्य प्रदान करते हैं।
प्रतिभागी एक मानदंड के अपने पहले और संशोधित स्पष्टीकरण की तुलना कर सकते हैं, रिकॉर्डिंग देखने के बाद उनके निर्णय में क्या बदलाव आया इसकी पहचान कर सकते हैं। उस विवरण को संक्षिप्त रखने से शिक्षक को केवल दृश्यमान स्कोर को संतुष्ट करने के लिए किए गए संशोधन से फीडबैक के लिए सुविचारित प्रतिक्रिया में अंतर करने में मदद मिलेगी।
एक मजबूत मूल्यांकन अगली प्रस्तुति की जांच कर सकता है, जिसमें एक स्वतंत्र कार्य और स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट मानदंड शामिल हैं। यह शिक्षक के समीक्षा समय, उत्पन्न टिप्पणियों में किए गए परिवर्तनों को रिकॉर्ड कर सकता है, और क्या छात्र अपने चुने हुए संशोधन को उचित ठहरा सकते हैं। इन उपायों के साथ-साथ संतुष्टि और उपयोगिता भी उपयोगी बनी रहेगी। AICoFe फीडबैक परिप्रेक्ष्य के समन्वय के लिए एक ठोस सिस्टम डिज़ाइन प्रदान करता है; यह तय करने के लिए कि क्या उस समन्वय से सीखने में सुधार होता है, इस बारे में अतिरिक्त साक्ष्य की आवश्यकता होती है कि शिक्षार्थी बाद में क्या समझते हैं और क्या कर सकते हैं।
