Harvardda AI ilə Kod Qiymətləndirməsində Yeni Çağırışlar Nədir?

AI və Kod Qiymətləndirməsinin Qarışıq Dünyası

Boston, Massachusettsdə Harvard Tibb Məktəbində doktorant Boyan Li tələbələrin hesablama-biologiyası alqoritmlərini tətbiq etdiyi kod tapşırıqlarını qiymətləndirir. Bu proses həm texniki, həm də interpretativ aspektləri əhatə edir, yəni yalnız kodun işləməsi yox, həm də onun məntiqi və məqsədi nəzərə alınır.

ChatGPT 5.4-ün Rolü və Məhdudiyyətləri

OpenAI-nin ChatGPT 5.4 versiyası qiymətləndirmədə referans həll ilə tələbə kodlarını müqayisə edir. Lakin AI aləti bəzən alternativ, lakin düzgün yanaşmaları səhv kimi qiymətləndirir. Əsas problem isə ChatGPT-nin öyrənmənin əsas məqsədini tam dərk etməməsidir. Bu, tələbələrin fərqli, yaradıcı həll yollarını qiymətləndirmədə çətinlik yaradır.

İnsan və AI-nin Qarışığı

Qiymətləndirmə zamanı tələbələrin ümumi səhvləri və kiçik detallar nəzərə alınmalıdır. AI bəzən məntiq səhvlərini aşkar edir və əlavə test hallarını təklif edə bilir, amma kodun işləyib-işləmədiyini tam etibarlı yoxlamır. Bu səbəbdən tam avtomatlaşdırılmış qiymətləndirmə hələ praktik deyil.

Qiymətləndirmədə Yeni Yanaşmalar

Boyan Li və həmkarları qiymətləndirmənin mərhələli aparılmasını və AI alətlərinin insan qiymətləndiricilərlə birlikdə işləməsini tövsiyə edirlər. Bu yanaşma həm sərhəd halları aşkar etməyə, həm də tələbələrin suallarına cavab verməyə imkan yaradır. Michigan State University-də aparılan araşdırmalar göstərir ki, AI qiymətləndirmə prosesinə inteqrasiya edilməlidir, lakin insan faktoru hələ də vacibdir.

Tələbələrə Təsiri

Tələbələr AI tərəfindən yaradılan cavablardan istifadə edərkən təkrar problemlərlə üzləşirlər. Bu, onların öyrənmə prosesində əsl anlayışdan çox, sadəcə kodun işləməsinə fokuslanmalarına səbəb olur. Qiymətləndirmədə insan və texniki bacarıqların qarışığı tələbələrin həm texniki, həm də analitik düşüncə qabiliyyətlərini inkişaf etdirməyə kömək edir.

Nəticə

AI-nin kod qiymətləndirməsində rolu artmaqda olsa da, onun məhdudiyyətləri və insan faktorunun əhəmiyyəti unudulmamalıdır. Harvard Tibb Məktəbində aparılan tədqiqatlar göstərir ki, AI yalnız köməkçi vasitə kimi istifadə edilməli, qiymətləndirmə isə mərhələli və çoxsahəli yanaşma ilə həyata keçirilməlidir. Bu, tələbələrin yaradıcılığını və öyrənmə dərinliyini qoruyub saxlamaq üçün vacibdir.