乔治亚大学的一项新研究旨在通过结合人类评分和人工智能技术，提升对儿童创造力评估的准确性。
玛丽弗朗西斯早期教育学院的研究团队正在开发一种人工智能系统，以便更精确地对小学生在创造力评估中的开放式回答进行评分。
该研究的作者、教育心理学副教授丹尼斯·杜马斯表示：“就像医院需要准确的病人数据，教育系统同样需要可靠的学生数据，以便做出有效的决策。”他补充道：“创造力评估与政策和课程密切相关，缺乏评估数据，我们无法全面支持学校的创造力发展。”
这些测试通常用于识别有天赋的学生，以便为他们提供额外的教学资源。然而，由于评估过程耗时较长——大多数开放式回答需要由多位训练有素的评委打分——因此它们的使用频率远不及数学、阅读或智商测试。通过构建人工智能系统，创造力评估有望成为学校更易于使用的工具。
为了提升人工智能的评分能力，杜马斯和他的团队分析了超过1万份个人在30分钟创造力评估中的回答。他们发现，某些学生类别和回答类型导致评委对创造力的评分不一致。所有可识别的学生信息都被从评估中移除，评委仅接收到学生的回答。
“我们的评委并不知道这些孩子的身份或具体的人口特征，”杜马斯说。“虽然没有明显的偏见，但一些学生的回答方式使得我们的团队难以对其进行可靠评分。”
评委们被要求在1分（最缺乏独创性）和5分（最具独创性）之间进行评分，当回答的独创性较低或来自年龄较小的孩子或男学生时，他们更可能出现评分不一致的情况。
杜马斯表示：“我原以为评分者在独创性方面会有更多的分歧，但我们发现，由于评委们重视独创性，当答案显得不同寻常、令人惊讶和聪明时，他们更容易达成一致。”他补充道：“然而，当一个答案在原创性方面得分较低时，分歧就会增多。”
例如，当被问及帽子的奇特用途时，一名三年级学生回答：“你把遮阳的部分剪掉，看起来会很傻。”对此回答的评分范围从1到4，研究强调了这一例子，表明年龄较小的学生的回答难以评价。一些评委认为这不是原创，因为帽子仍然是可穿戴的物品，而其他人则认为帽子的外观变化有趣且令人惊讶，符合一个有创造力的三年级学生的年龄特点。
天赋异禀的学生的原创回答也表现出更大的评分差异，拉丁裔学生被视为英语学习者，而亚裔学生在任务上花费了更多时间。这些因素导致了更多的评分分歧。
“会说两种语言的孩子，他们的回答方式与只会说一种语言的孩子不同。”杜马斯指出：“尽管我们的许多读者也会说两种语言，但在评分时应用起来却很困难。我们一次又一次发现，那些更可能会说两种语言的学生也更难被评价。”
杜马斯表示，了解评分分歧的来源有助于重新训练人工智能系统，使其更加准确，从而减少评估结果的误差范围。他指出，这些误差范围是学校常用的评估标准，但在创造力评估中，误差范围可能比数学或阅读测试更大。误差范围越小，学校在根据分数做出决策时就越有信心。
杜马斯表示，这项研究是提高这些评估准确性、增强信心的一步。
“学校评估的内容往往反映了教师在教学中的关注点。因此，可以通过他们选择的评估观察到学校系统的价值和优先事项。”他希望能够在学校心理学家的工具包中更多地引入创造力评估，以便他们有机会观察幼儿的创造潜力，并将其视为一种优势。
这项研究发表在《创造性行为杂志》上。
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希望本篇文章《人工智能可以改善对儿童创造力的评估》能对你有所帮助！
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