PODCAST INVITADO: Serie EdTechnical 4, Episodio 3
Escritores
Esta temporada, la financiadora de EdTech, Libby Hills, y el investigador de IA, Owen Henkel, continúan hablando con destacados investigadores, profesionales y educadores sobre el tema. Serie de podcasts de EdTechnical Se abordará la vanguardia de la IA en la educación. Se desglosarán conceptos complejos de IA en explicaciones no técnicas para comprender mejor las investigaciones y ayudar a los educadores a discernir la información útil entre la exageración generada por la IA.
En este episodio de EdTechnicalLibby y Owen hablan con Panos Ipeirotis, profesor de la Escuela de Negocios Stern de la Universidad de Nueva York, sobre su experimento que utiliza IA para realizar exámenes orales en cursos universitarios. IA generativa Si bien facilita que los estudiantes deleguen las tareas escritas, los educadores se preguntan si las evaluaciones tradicionales para realizar en casa aún miden la comprensión real.
Panos implementó evaluaciones orales mediadas por IA tras observar una discrepancia entre la alta calidad de los trabajos escritos y la debilidad de los debates en clase. En el nuevo sistema, los estudiantes responden preguntas de un agente de voz que evalúa su comprensión del material y de su propio trabajo.
Panos explica a Libby y Owen cómo funcionan los exámenes, incluyendo un “consejo” de IA compuesto por modelos lingüísticos que evalúa las transcripciones y proporciona comentarios detallados. ¿Qué revela este enfoque sobre el futuro de la evaluación? ¿Podría la IA hacer que los exámenes orales sean escalables en la educación superior e incluso mejorar la equidad y la coherencia en la calificación?
Enlaces
Panos Ipeirotis - Perfil del profesorado Stern de la Universidad de Nueva York
Un profesor de la Universidad de Nueva York utiliza exámenes orales dirigidos por IA para "combatir el fuego con fuego".
Artículo: Argumentos a favor de la evaluación oral en la era de la IA
Semblanza
Panos Ipeirotis es profesor de Ciencias de la Información, Operaciones y Gestión en la Escuela de Negocios Stern de la Universidad de Nueva York (NYU). Su investigación se centra en la ciencia de datos, la inteligencia artificial (IA) y la colaboración entre humanos e IA. Además de su labor académica, experimenta con aplicaciones prácticas de la IA en la educación, incluyendo nuevos modelos de evaluación que combinan exámenes orales con evaluación basada en IA.
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