Advancing Natural Language Processing in Educational Assessment

Loại tài liệu: Tài liệu số - Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin

Tác giả: Victoria Yaneva, Matthias von Davier

Nhà xuất bản: Routledge

Năm xuất bản: 2023

Tải ứng dụng tại các liên kết sau để xem đầy đủ tài liệu.

Tóm tắt nội dung

Thúc đẩy xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong đánh giá giáo dục kiểm tra việc sử dụng công nghệ ngôn ngữ tự nhiên trong kiểm tra, đo lường và đánh giá giáo dục. Những phát triển gần đây trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã cho phép các ứng dụng giáo dục quy mô lớn, mặc dù các học giả và chuyên gia có thể thiếu hiểu biết chung về điểm mạnh và hạn chế của NLP trong đánh giá cũng như những thách thức mà các tổ chức kiểm tra gặp phải khi triển khai. Cuốn sách đầu tiên này cung cấp các thực tiễn dựa trên bằng chứng về việc sử dụng các phương pháp tiếp cận dựa trên NLP để chấm điểm văn bản và giọng nói tự động, đánh giá trình độ ngôn ngữ, tạo mục được hỗ trợ bởi công nghệ, trò chơi hóa, phản hồi của người học, v.v. Mở rộng bối cảnh lịch sử, các vấn đề về tính hợp lệ và công bằng, các công nghệ mới nổi cũng như ý nghĩa đối với phản hồi và cá nhân hóa, các chương này trình bày cách xử lý mạnh mẽ nhất về NLP dành cho các nhà nghiên cứu đo lường giáo dục, nhà tâm lý học, chuyên gia kiểm tra và nhà hoạch định chính sách.

Abstract:

Advancing Natural Language Processing in Educational Assessment examines the use of natural language technology in educational testing, measurement, and assessment. Recent developments in natural language processing (NLP) have enabled large-scale educational applications, though scholars and professionals may lack a shared understanding of the strengths and limitations of NLP in assessment as well as the challenges that testing organizations face in implementation. This first-of-its-kind book provides evidence-based practices for the use of NLP-based approaches to automated text and speech scoring, language proficiency assessment, technology-assisted item generation, gamification, learner feedback, and beyond. Spanning historical context, validity and fairness issues, emerging technologies, and implications for feedback and personalization, these chapters represent the most robust treatment yet about NLP for education measurement researchers, psychometricians, testing professionals, and policymakers.

Ngôn ngữ:En
Tác giả:Victoria Yaneva, Matthias von Davier
Thông tin nhan đề:Advancing Natural Language Processing in Educational Assessment
Nhà xuất bản:Routledge
Loại hình:Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Nguồn gốc:https://www.taylorfrancis.com/books/oa-edit/10.4324/9781003278658/advancing-natural-language-processing-educational-assessment-victoria-yaneva-matthias-von-davier?context=ubx&refId=9ecf3fd4-c254-4a92-ad60-79ac24e9ca61
Mô tả vật lý:260p.
Năm xuất bản:2023

Sử dụng ứng dụng Libol Bookworm quét QRCode này để mượn và đọc tài liệu)

(Lưu ý: Sử dụng ứng dụng Bookworm để xem đầy đủ tài liệu. Bạn đọc có thể tải Bookworm từ App Store hoặc Google play với từ khóa "Libol Bookworm”)