
Демонстрационная статья конференции: AICoFe объединяет взаимооценивание, самооценку и проверенную преподавателем обратную связь ИИ
Alvaro Becerra, Alejandra Palma, Ruth Cobos, Julian Fierrez
European Conference on Technology Enhanced Learning (EC-TEL 2026), demonstration paper
Резюме на 500 слов

AICoFe сочетает в себе оценку коллег, себя и учителя с обратной связью при поддержке искусственного интеллекта по устным презентациям. В открытой авторской версии демонстрационного документа EC-TEL описывается развертывание в 2024–2025 годах с участием 46 студентов бакалавриата и 19 магистрантов Автономного университета Мадрида. Учителя могут выбирать, редактировать или комбинировать созданные комментарии перед их отправкой. Рейтинги удовлетворенности были положительными; 31 участник заполнил анкету по юзабилити, получив средний балл по шкале юзабилити системы 79,91. Эти наблюдения касаются опыта работы учащихся с системой, но не устанавливают причинного улучшения навыков презентации.
Рабочий процесс объединяет несколько точек зрения в один процесс проверки. Учащиеся могут повторно просмотреть запись и сравнить свои собственные оценки по критериям с полученной обратной связью. Авторы также описывают возможность различения черновиков и отправленных версий. Небольшое количество развертываний и ответов на анкеты ограничивает выводы, которые можно сделать. Участие учителя является частью сообщаемой ситуации, поэтому результаты не следует рассматривать как свидетельство автономной обратной связи без такого посредничества.
Что касается AIEDHK, рассмотрите предлагаемый семинар, основанный на одной короткой презентации. Прежде чем увидеть обратную связь, ведущий определял момент, который казался ясным, и момент, который они могли бы изменить. Коллега будет независимо выбирать доказательства, используя тот же критерий. Затем учитель мог проверить сгенерированное предложение наряду с этими наблюдениями. Целью будет обсуждение того, какой комментарий точно описывает презентацию и какие действия учащийся может реально предпринять.
Например, учащийся, объясняющий использование городской воды, может получить расплывчатое предложение улучшить ясность. Более полезное обсуждение могло бы определить переход, при котором аудитория потеряла связь между диаграммой и утверждением. Ведущий может прорепетировать исправленное объяснение и попросить нового слушателя описать отношения. Это предложение редакционного класса. Демонстрационный документ не проверяет это конкретное действие и не устанавливает эффективность примера.
Учреждение, пробующее использовать аналогичный рабочий процесс, могло бы оставить пилотный проект небольшим и заранее определить аудиторию записи и период хранения. Рецензенты должны знать, какие комментарии поступили от сверстников, какие были созданы, а какие изменил учитель. Учащиеся также должны иметь возможность объяснить, почему комментарий является неточным или неприемлемым. Эти практические решения облегчают проверку процесса обратной связи и придают разногласиям образовательную цель, а не рассматривают их как ошибки интерфейса.
Участники могли сравнить свои первые и исправленные объяснения одного критерия, определив, что изменилось в их суждениях после просмотра записи. Краткость этого отчета поможет учителю отличить обдуманный ответ на отзыв от исправления, сделанного только для того, чтобы получить видимую оценку.
Более строгая оценка могла бы рассматривать следующую презентацию, включающую независимое задание и четко определенные критерии. Он может записывать время, потраченное учителем на проверку, изменения, внесенные в сгенерированные комментарии, а также могут ли учащиеся обосновать выбранную ими версию. Удовлетворенность и удобство использования останутся полезными наряду с этими мерами. AICoFe предлагает конкретную систему для координации обратной связи; Решение о том, улучшает ли такая координация обучение, требует дополнительных данных о том, что учащиеся впоследствии поймут и смогут сделать.


