Abstract
人工智能（Artificial Intelligence, AI）与教育测量的结合促进了测评方法的转变，通过机器学习和自然语言处理，实现了自动评分、快速内容分析和个性化反馈。这些发展为学生的表现提供了宝贵的见解，同时也提升了整体测评体验。然而，AI在教育领域的应用也引发了有关效度、信度、透明性、公平性和公正性的重大伦理问题。算法偏差和AI决策过程不透明等问题有可能加剧不平等，影响测评结果。为此，包括教育工作者、政策制定者和测试机构在内的各利益相关方制定了指导方针，以确保AI在教育领域中的应用符合伦理规范。美国国家教育测量委员会测量与教育中的人工智能特别兴趣小组（AI in Measurement and Education, AIME）致力于制定该领域的伦理规范并推动研究的进一步发展。在本文中，不同背景的AIME成员共同探讨了AI工具在教育测量中的伦理影响，分析了自动化偏差和环境影响等重大挑战，并提出了确保AI在教育领域负责任且高效应用的解决方案。
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Bulut, Okan; Beiting-Parrish, Maggie; Casabianca, Jodi M.; Slater, Sharon C.; Jiao, Hong; Song, Dan; Ormerod, Christopher; Fabiyi, Deborah Gbemisola; Ivan, Rodica; Walsh, Cole; Rios, Oscar; Wilson, Joshua; Yildirim-Erbasli, Seyma N.; Wongvorachan, Tarid; Liu, Joyce Xinle; Tan, Bin; and Morilova, Polina
(2024)
"人工智能在教育测量中的应用：机遇与伦理挑战,"
Chinese/English Journal of Educational Measurement and Evaluation | 教育测量与评估双语期刊: Vol. 5:
Iss.
3, Article 4.
Available at:
https://www.ce-jeme.org/journal/vol5/iss3/4