AI and Automated Assessment Tutorial

Now let's enter "AI & Automated Assessment", our in-depth video exploration of the impact of Artificial Intelligence (AI) in educational assessment. Walk through an introduction to AI assessment tools, explore the associated challenges and benefits, and discover real-world applications in tests such as the TOEFL and GRE. Examining the ethical implications and looking to the future of AI in assessment, this video offers an in-depth look at the changing educational landscape. Join us as we decipher how AI is redefining assessment methods and delivering personalized learning.

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Welcome to this in depth exploration
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of artificial intelligence in
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automated assessment within the
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educational field. Automated
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assessment tools such as grade scope
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or Turnitin rely on AI to analyse
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and evaluate student responses
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accurately and efficiently.
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But how is this technology
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capable of objectively assessing
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students knowledge and skills?
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AI uses sophisticated algorithms
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to analyse student responses,
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comparing them against a set of
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criteria or predefined answers.
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For example,
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in the case of open-ended questions,
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AI can be trained to
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recognize specific keywords,
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phrases or concepts and
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award points accordingly.
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The use of AI in assessment
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offers numerous benefits,
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such as reducing grading time for
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educators and providing almost
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instant feedback for students.
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It also ensures consistent
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and objective evaluation,
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eliminating potential biases that
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can occur in human assessment.
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However,
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AI in assessment is not without challenges.
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Issues related to equity,
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accuracy,
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and the validity of automated assessments
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continue to be topics of debate and research.
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There are also concerns related to
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privacy and the management of student data.
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As we delve into concrete applications
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of AI and automated assessment,
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several instances in higher
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education institutions and
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schools worldwide emerge
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as pioneers in this field.
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The skills assessed are wide-ranging,
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covering abilities as diverse as writing,
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problem solving and much more,
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bringing unmatched speed and
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reliability of assessment in many
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contexts. For example,
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ETS or Educational Testing Service
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has been a leader in using artificial
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intelligence to assess students
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writing skills in the context of TEU,
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FL and GRE tests.
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S E rater registered trademark system
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uses a machine learning approach
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where AI is trained on a large set of
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student responses calibrated by human
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evaluators to understand and identify
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what constitutes a quality response.
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E rater then analyzes syntax,
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grammar, discourse coherence,
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and content relevance to autonomously assign
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a grade or complement human evaluation.
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In Singapore,
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squirrel AI learning has transformed
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the assessment process in the
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context of personalized learning.
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Here it's about diagnosing
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students strengths and weaknesses
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in understanding school subjects.
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The platform's deep learning
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algorithms can adapt assessments
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and educational content based
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on individual students needs,
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allowing for precise customization
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of the educational journey.
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Let's also explore the use of
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edtech in India,
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where platforms like Vedantu and
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Baiju's use AI to track and analyze
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student performance in real time,
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identifying not only areas that
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require additional attention but
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also suggesting personalized
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learning strategies based on
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individual student performance and
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progress in a university context.
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In the United States,
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Stanford University has explored
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the use of AI to assess students
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programming skills.
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Automated systems evaluate
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students code not only
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in terms of accuracy,
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but also quality and efficiency,
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examining factors such as code
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clarity and algorithmic complexity.
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These examples highlight the growing
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adoption of AI in the field of educational
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assessment across the globe and
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in various learning contexts,
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paving the way for new possibilities
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and ongoing debates about the fairness
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and effectiveness of these technologies.
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As we contemplate these
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revolutionary developments now,
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a journey through the intricacies of AI
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powered automated assessment leaves us
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with renewed perspectives and an insatiable
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curiosity towards the future of education.
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The unprecedented accuracy,
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efficiency and personalization offered by
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these technologies are undeniably powerful,
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enabling a more individualized,
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scalable, and perhaps more equitable
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approach to teaching an assessment.
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However, it is imperative to navigate
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these digital waters cautiously,
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keeping a close eye on ethical issues,
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the accuracy of assessments,
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and the potential psychological
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impact on students.
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Educators, technologists,
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and policy makers must unite,
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collaborate and Co create a future where
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AI and education harmoniously blend,
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respecting and enriching human capabilities
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rather than marginalizing them.
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As we explore these new frontiers,
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each innovation,
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challenge,
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and success brings us closer to
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understanding and realizing the full
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potential of AI in education and beyond.

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Bem-vindo a esta exploração aprofundada
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de inteligência artificial em
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avaliação automatizada no âmbito da
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campo educacional. Automatizado
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ferramentas de avaliação, tais como o âmbito da classificação
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ou a Turnitin confia na IA para analisar
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e avaliar as respostas dos alunos
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com precisão e eficiência.
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Mas como é essa tecnologia?
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capazes de avaliar objetivamente
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conhecimentos e habilidades dos alunos?
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IA usa algoritmos sofisticados
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analisar as respostas dos alunos,
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comparando-os com um conjunto de
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critérios ou respostas predefinidas.
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Por exemplo
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no caso de perguntas abertas,
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A IA pode ser treinada para
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reconhecer palavras-chave específicas,
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frases ou conceitos e
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atribuir pontos em conformidade.
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A utilização da IA na avaliação
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oferece inúmeros benefícios,
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tais como a redução do tempo de classificação para
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educadores e fornecendo quase
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feedback instantâneo para os alunos.
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Também garante consistência
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e avaliação objetiva,
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eliminar potenciais enviesamentos que
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pode ocorrer na avaliação humana.
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No entanto,
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A IA na avaliação não está isenta de desafios.
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Questões relacionadas com a equidade,
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precisão,
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e a validade das avaliações automatizadas
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continuam a ser temas de debate e investigação.
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Existem também preocupações relacionadas com
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privacidade e gestão dos dados dos alunos.
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À medida que nos aprofundamos em aplicações concretas
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de IA e avaliação automatizada,
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várias instâncias em instâncias superiores
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estabelecimentos de ensino e
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Escolas em todo o mundo emergem
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como pioneiros neste domínio.
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As competências avaliadas são abrangentes,
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abranger capacidades tão diversas como a escrita,
00:01:41
resolução de problemas e muito mais,
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trazendo velocidade inigualável e
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fiabilidade da avaliação em muitos
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contextos. Por exemplo
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ETS ou Serviço de Testes Educacionais
00:01:50
tem sido líder na utilização de
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Inteligência para avaliar os alunos
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competências de escrita no contexto do TUE,
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Testes FL e GRE.
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Sistema de marca registada S E rater
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usa uma abordagem de aprendizado de máquina
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onde a IA é treinada em um grande conjunto de
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respostas dos alunos calibradas por humanos
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avaliadores para compreender e identificar
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o que constitui uma resposta de qualidade.
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E rater então analisa a sintaxe,
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gramática, coerência do discurso,
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e relevância do conteúdo para atribuição autónoma
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uma avaliação humana de classificação ou complemento.
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Em Singapura,
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A aprendizagem da IA do esquilo transformou-se
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o processo de avaliação no
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contexto de aprendizagem personalizada.
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Aqui trata-se de diagnosticar
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Pontos fortes e fracos dos alunos
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na compreensão das matérias escolares.
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A aprendizagem profunda da plataforma
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algoritmos podem adaptar avaliações
00:02:41
e com base em conteúdos educativos
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sobre as necessidades individuais dos estudantes,
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permitindo uma personalização precisa
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da jornada educativa.
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Vamos também explorar o uso de
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edtech na Índia,
00:02:51
onde plataformas como Vedantu e
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Baiju usa IA para rastrear e analisar
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desempenho do aluno em tempo real,
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identificando não só os domínios que
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requerem atenção adicional, mas
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também sugerindo personalizado
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estratégias de aprendizagem baseadas em
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desempenho individual dos alunos e
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progresso em contexto universitário.
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Nos Estados Unidos,
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A Universidade de Stanford explorou
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o uso da IA para avaliar os alunos
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habilidades de programação.
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Sistemas automatizados avaliam
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os alunos codificam não só
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em termos de precisão,
00:03:21
mas também qualidade e eficiência,
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examinando fatores como o código
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clareza e complexidade algorítmica.
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Estes exemplos evidenciam o crescimento
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adoção da IA no domínio da educação
00:03:33
avaliação em todo o mundo e
00:03:35
em vários contextos de aprendizagem,
00:03:37
preparar o caminho para novas possibilidades
00:03:40
e debates em curso sobre a equidade
00:03:43
e eficácia destas tecnologias.
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Ao contemplarmos estes
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desenvolvimentos revolucionários agora,
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uma viagem pelos meandros da IA
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A avaliação automatizada motorizada deixa-nos
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com perspetivas renovadas e uma
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curiosidade para o futuro da educação.
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A precisão sem precedentes,
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eficiência e personalização oferecidas pela
00:04:04
Estas tecnologias são inegavelmente poderosas,
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possibilitando uma abordagem mais individualizada,
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escalável e talvez mais equitativo
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abordagem ao ensino de uma avaliação.
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No entanto, é imperativo navegar
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estas águas digitais cautelosamente,
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acompanhar de perto as questões éticas,
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a exatidão das avaliações,
00:04:22
e o potencial psicológico
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impacto nos alunos.
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Educadores, tecnólogos,
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e os decisores políticos devem unir-se,
00:04:29
colaborar e Co criar um futuro onde
00:04:32
IA e educação misturam-se harmoniosamente,
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respeitar e enriquecer as capacidades humanas
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em vez de marginalizá-los.
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À medida que exploramos estas novas fronteiras,
00:04:41
cada inovação,
00:04:42
desafio,
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e o sucesso aproxima-nos de
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compreender e realizar o pleno
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potencial da IA na educação e não só.

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Part 07 - Generative AI in education and training

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