Het onderwijsdepartement van de Amerikaanse staat Texas zal de komende weken natural language processing-systemen inzetten om antwoorden van scholieren op gestandaardiseerde testen te beoordelen. Het departement kan zo minstens 15 miljoen dollar per jaar besparen.
Volgens de redactie van The Texas Tribune zou de onderliggende machine learning-technologie vergelijkbaar zijn met GPT-technologie van bedrijven zoals OpenAI en wordt er gebruikgemaakt van natural language-systemen. Het systeem werd getraind met 3000 antwoorden op de open vragen uit de State of Texas Assessment of Academic Readiness-testreeks, maar ook op de bijbehorende beoordelingen die door mensen zijn uitgevoerd.
Het AI-systeem zou op basis van deze gegevens de eigenschappen van de opgegeven antwoorden leren kennen en ook scores kunnen uitdelen zoals een menselijke verbeteraar dat zou doen. Als het systeem twijfelt over de eigen beoordeling, zal het antwoord op een vraag automatisch worden doorgegeven aan een menselijke verbeteraar. Dat gebeurt ook als het systeem op een bepaald moment een antwoord niet kan ontcijferen. Uit de berichtgeving blijkt ook dat ouders en scholieren de tests opnieuw kunnen laten beoordelen als ze niet akkoord zijn met het resultaat. Deze procedure zal 50 dollar kosten.
Het onderwijsdepartement van Texas zal via de maatregel tussen de 15 en 20 miljoen dollar per jaar kunnen besparen. De besparing is mogelijk omdat het departement dankzij het AI-systeem veel minder personeel moet inhuren. Vorig jaar huurde het departement nog 6.000 tijdelijke verbeteraars in. Dit jaar zouden er minder dan 2.000 arbeidskrachten nodig zijn.
Update, 19.50 uur: 'verbeteren' in de titel, inleiding en broodtekst aangepast naar 'beoordelen'. Met denk aan de reactie van - peter -.