Moteur de notation e-rater®
Évalue la compétence en écriture des élèves grâce à un notage automatique et des retours d’information
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Le moteur automatisé de notation e-rater utilise la technologie IA et le traitement du langage naturel (NLP) pour évaluer la compétence en rédaction des essais des étudiants en fournissant un notation automatique et des retours. Le moteur fournit des retours descriptifs sur la grammaire, la mécanique, l’usage des mots et la complexité de l’auteur, le style, l’organisation et bien plus encore.
Les entreprises et institutions utilisent cette technologie brevetée pour alimenter leurs applications personnalisées.
Le moteur e-rater est utilisé au sein du service d’évaluation en ligne de l’écriture Criterion® . Les élèves utilisent les retours du moteur e-rater pour évaluer leurs compétences en rédaction d’essais et identifier les domaines nécessitant des améliorations. Les enseignants utilisent le service Criterion pour aider leurs élèves à développer leurs compétences rédactionnelles de manière autonome et à recevoir des retours automatisés et constructifs. Le moteur e-rater est également utilisé dans d’autres tests pratiques à faible enjeu, notamment TOEFL® Practice Online et GRE® ScoreItNow !™.
Dans des contextes à enjeux élevés, le moteur est utilisé conjointement avec les évaluations humaines pour les questions de Sujet et d’Argumentation de la section Écriture Analytique du test GRE ainsi que pour les sujets d’Écriture Indépendante et Intégrée du test TOEFL iBT® . Les recherches de l’ETS ont montré que combiner la notation automatisée et humaine des essais démontre la fiabilité du score d’évaluation et les bénéfices de la mesure.
Pour plus d’informations sur l’utilisation du moteur e-rater, lisez E-rater comme un contrôle qualité sur les scores humains (PDF).
Le moteur e-rater fournit un score global pour un essai saisi électroniquement dans l’ordinateur. Il fournit également un retour diagnostique en temps réel sur la grammaire, l’usage, la mécanique, le style et l’organisation, ainsi que le développement. Ce retour est basé sur des recherches en NLP spécifiquement adaptées à l’analyse des réponses des étudiants et est détaillé dans les publications de recherche de l’ETS (PDF).
Le moteur e-rater utilise le NLP pour identifier les caractéristiques pertinentes à la rédaction de compétences dans les dissertations de formation et leur relation avec les scores humains. Le modèle de notation résultant, qui attribue des poids à chaque caractéristique observée, est stocké hors ligne dans une base de données qui peut ensuite être utilisée pour noter de nouveaux essais selon la même formule.
Le moteur e-rater n’a pas la capacité de lire, il ne peut donc pas évaluer les essais de la même manière que les évaluateurs humains. Cependant, les fonctionnalités utilisées dans la notation e-rater ont été développées pour être aussi substantiellement significatives que possible, compte tenu de l’état de l’art en NLP. Elles ont également été développées pour démontrer une forte fiabilité — souvent supérieure à celle des évaluateurs humains eux-mêmes.
Découvrez comment cela fonctionne.
Le moteur e-rater est un moteur d’intelligence artificielle qui utilise le traitement du langage naturel (NLP), un domaine de l’informatique et de la linguistique qui utilise des méthodes computationnelles pour analyser les caractéristiques d’un texte. Les méthodes NLP soutiennent des domaines d’application en plein essor tels que la traduction automatique, la reconnaissance vocale et la récupération d’informations.