На основе обзора 47 исследований исследователи разработали концептуальную основу для концептуализации приложений машинного обучения в оценке научных знаний. Статья направлена на изучение того, как машинное обучение произвело революцию в возможностях научного оценивания с точки зрения использования сложных конструкций, улучшения функциональных возможностей оценивания и облегчения автоматического выставления оценок.
Основываясь на своем исследовании, исследователи определили различные способы, которыми машинное обучение изменило традиционную научную оценку, а также ожидаемые последствия, которые оно, вероятно, будет иметь в будущем (например, обеспечение персонализированного научного обучения и изменение процесса принятия образовательных решений).
«Машинное обучение все больше влияет на все аспекты нашей жизни, включая образование», – сказал ведущий автор Сяомин Чжай, доцент кафедры математики и естественнонаучного образования Мэри Фрэнсис Эрли Университета Джорджии. "Ожидается, что передовые технологии смогут переопределить методы оценки научных знаний и существенно изменить образование в будущем."