Una nuova recensione pubblicata su Giornale di ricerca nell'insegnamento delle scienze mette in evidenza il potenziale dell'apprendimento automatico, un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale, nell'educazione scientifica. Sebbene gli autori abbiano avviato la loro revisione prima dell'epidemia di COVID-19, la pandemia evidenzia la necessità di esaminare le tecnologie digitali all'avanguardia mentre ripensiamo al futuro dell'insegnamento e dell'apprendimento.

Sulla base di una revisione di 47 studi, i ricercatori hanno sviluppato un quadro per concettualizzare le applicazioni di apprendimento automatico nella valutazione scientifica. L'articolo si propone di esaminare come l'apprendimento automatico abbia rivoluzionato la capacità di valutazione scientifica in termini di attingere a costrutti complessi, migliorare la funzionalità di valutazione, e facilitando l'automaticità del punteggio.

Sulla base della loro indagine, i ricercatori hanno identificato vari modi in cui l'apprendimento automatico ha trasformato la valutazione scientifica tradizionale, così come gli impatti previsti che probabilmente avrà in futuro (come fornire un apprendimento scientifico personalizzato e cambiare il processo decisionale educativo).

"Il machine learning sta influenzando sempre più ogni aspetto della nostra vita, compresa l'istruzione, " ha affermato l'autore principale Xiaoming Zhai, un assistente professore presso il Dipartimento di Matematica e Scienze dell'Educazione dell'Università della Georgia Mary Frances Early. "Si prevede che la tecnologia all'avanguardia potrebbe essere in grado di ridefinire le pratiche di valutazione scientifica e cambiare in modo significativo l'istruzione in futuro".

L'articolo fa parte di un numero speciale di rivista su "La didattica della scienza, apprendimento, e valutazione con il 21° secolo, tecnologie digitali all'avanguardia”.