![[eric_wang_headshot:MEDIASTORE_LEAF]@35791c93](../../../assets/images/shared-assets-1/photos/eric-wang-headshot.png)
Die KI-Unterstützung macht die Benotung einfacher, effizienter und fairer, indem sie Lehrkräften ermöglicht, Gruppen ähnlicher Antworten gleichzeitig zu benoten und Feedback zu geben. Lesen Sie mehr Designprinzipien der KI-unterstützten Benotung
Wie wir KI nutzen
Geben Sie Lehrenden Werkzeuge an die Hand, die die manuelle Benotung vereinfachen, damit sie mehr Zeit für den Unterricht haben.
Handschrifterkennung
Einige Aufgaben und Prüfungen enthalten handschriftliche Berechnungen, Codes, Diagramme, Nachweise und mehr. Die KI-Technologie von Turnitin identifiziert und transkribiert diese Antworten, um den Verwaltungsaufwand bei der Benotung zu verringern. Lesen Sie mehr Ganzseitige Handschrifterkennung durch End-to-End Deep Learning
Überprüfung der Urhebers
Da Turnitin mithilfe von KI, die Schreibstile vergleicht, können wir den Urheber des Dokumentes feststellen. Die Profile der Autoren basieren auf der forensischen Linguistik und die Identifizierung von Bot-Schreiben erfolgt mithilfe von Detektoren, die auf Modellen wie GPT-3 basieren.
Analyse der Dokumente
| Mithilfe von KI können schriftliche und ausgedruckte Prüfungsvorlagen in elektronische Tests umgewandelt werden, um die Bewertung zu rationalisieren. Wir kombinieren visuelles maschinelles Lernen mit PDF-Parsing-Techniken, um Aufgaben zum Verstehen von Dokumenten durchzuführen, die dann zur Erstellung einer elektronischen Version der Prüfung verwendet werden. |
Essay-Analyse
Unabhängig davon, ob sich ein Aufsatz im Entwurfsmodus oder in der Überarbeitung befindet, markiert die Turnitin-KI verbesserungswürdige Bereiche und unterstützt Studierende durch Feedback. Die Aufsatzanalyse wird mit einer Reihe von Deep Learning-Modellen durchgeführt, von BERT-basierten Sprachmodellen bis hin zu CNNs, mit fortschrittlichen NLP-Tools und statistischer Modellierung.
