8 Automatische beoordelingssystemen die u tijd besparen bij het lesgeven en trainen

Evalueren hoe studenten of werknemers presteren is essentieel om de voortgang op koers te houden. Regelmatig hun successen en verbeterpunten controleren helpt je te zien of jouw methoden nog steeds voor hen werken. Maar heb je genoeg tijd om hierover na te denken? Voel je je soms moe of bevooroordeeld bij het maken van deze evaluaties? Hoe ga je om met je verantwoordelijkheden op school of werk? Maakt het hebben van te veel taken het moeilijk om je studenten of team eerlijk te beoordelen en te beoordelen?

Dit artikel opent een andere benadering van beoordelen, waardoor het nu veel gemakkelijker is om uw studenten of stagiairs te beoordelen. Nu hebt u alle verschillende opties beschikbaar op online leerplatforms om u te ondersteunen. Deze systemen vergemakkelijken niet alleen het beoordelingsproces, maar verminderen ook de mogelijke aanwezigheid van menselijke fouten en vooroordelen. U automatiseert het beoordelingsproces, bent verzekerd van consistentie en eerlijkheid in evaluaties en houdt tijd over om u echt te richten op de meer strategische gebieden van lesgeven of managen. Het gebruik van deze geavanceerde tools zorgt voor een evenwichtige werklast, zorgt voor tijdige, nauwkeurige feedback en ondersteunt studenten of uw team beter.

• Waarom kiezen voor een automatisch beoordelingssysteem?
• Geschiedenis van de evolutie van AI-beoordeling
• Hoe selecteert u het beste automatische beoordelingssysteem?
• Snel overzicht van de 8 beste automatische beoordelingssystemen
• 8 Automatische beoordelingssystemen voor leraren
• Hoe maak je een automatisch beoordeeld examen met OnlineExamMaker?

Waarom kiezen voor een automatisch beoordelingssysteem?

Het kiezen van een automatisch beoordelingssysteem kan de efficiëntie en consistentie in onderwijsomgevingen aanzienlijk verbeteren. Deze systemen verwerken grote hoeveelheden beoordelingen "snel", waardoor docenten meer tijd kunnen besteden aan interactief lesgeven en studentenondersteuning. Door uniforme criteria toe te passen op het werk van elke student, vermindert automatisch beoordelen het risico op vooringenomenheid en inconsistenties die kunnen optreden bij handmatig beoordelen. Directe feedback helpt studenten ook om hun prestaties snel te begrijpen, wat een responsievere leeromgeving bevordert.

Het kiezen van een automatisch beoordelingssysteem biedt verschillende voordelen die het onderwijsproces aanzienlijk kunnen verbeteren. Hier wordt aangenomen dat een automatisch beoordelingssysteem een aantal voordelen heeft die het onderwijsproces nog effectiever maken. Hier zijn de acht belangrijkste redenen:

Snelheid
Automatische beoordelingssystemen kunnen snel een groot aantal opdrachten voor docenten en studenten evalueren. Snelle feedback is van groot belang voor het leerproces.

Samenhang
Automatische systemen passen dezelfde criteria uniform toe op alle ingeleverde opdrachten. Deze consistentie verwijdert alle vooroordelen en cijfers op een rechtvaardige en objectieve manier.

Schaalbaarheid
Het zal effectief werken als veel studenten een bepaalde klas of een instelling met veel studenten verzorgen. Ze kunnen tienduizenden studententaken en -opdrachten beoordelen zonder dat dit meer belastende en kostbare gevolgen heeft.

Gedetailleerde feedback
Geavanceerde softwaresystemen kunnen een meer gedetailleerde beschrijving geven van hoe de student presteerde en zo identificeren wat de goede gebieden zijn en waar de student achterloopt. Het kan ook breder zijn vergeleken met wat traditionele feedback handmatig kan bieden.

Kosteneffectiviteit
De administratieve kosten bij het testen kunnen aanzienlijk worden verlaagd door geautomatiseerde beoordelingssystemen, omdat het gebruik ervan het aantal menselijke beoordelaars dat nodig is, vermindert. Dit zou vooral nuttig zijn in grote omgevingen met veel studenten.

Aanpassingsvermogen
Moderne systemen kunnen worden ontworpen om te kunnen omgaan met meerkeuzevragen, korte antwoorden en essay-achtige vragen in de beoordeling. Bovendien kunnen ze worden aangepast aan verschillende rubrieken en normen die in het proces worden toegepast.

Data-analyse
Automatische beoordelingssystemen worden vaak geleverd met ingebouwde tools die docenten helpen trends in de prestaties van studenten bij te houden, en zo gebieden aan te wijzen waar de studenten waarschijnlijk het meest mee worstelden. Dit zorgt ervoor dat interventies gericht zijn in een dergelijke datagestuurde aanpak.

Minder vooringenomenheid en fouten
Geautomatiseerde systemen zouden daarom het niveau van menselijke fouten en subjectieve vooroordelen bij het beoordelen verminderen. Op deze manier wordt elke student beoordeeld volgens de gegeven criteria en normen.

Geschiedenis van de evolutie van AI-beoordeling

De geschiedenis van geautomatiseerde beoordelingssystemen gaat terug tot de formatieve periode van educatieve technologie. In feite begon het, hoewel in eenvoudige vormen, met op machines gebaseerde beoordelingsmethoden in het begin en midden van de 20e eeuw. Vroege systemen gebruikten ponskaarten of optische herkenningstechnologie (OMR) om automatisch multiple-choice-examens te scoren. Deze systemen, innovatief voor hun tijd, waren op hun beurt beperkt in capaciteit, gericht op een objectieve beoordeling en de noodzaak van handmatige installatie en onderhoud.

De automatische beoordelingssystemen hebben een lange weg afgelegd sinds de begindagen waarin ze begonnen als zeer eenvoudige hulpmiddelen, om te evolueren naar geavanceerde AI-technologieën. Vroege beoordelingssystemen waren voornamelijk gebaseerd op zulke eenvoudige methoden als bubble sheets. Dit zijn sheets waarop studenten vragen beantwoordden door cirkels te arceren of in te vullen. Deze sheets werden vervolgens gescand en beoordeeld met behulp van simplistische algoritmen die alleen multiple choice-antwoorden konden beoordelen.

Met de enorme vooruitgang in kunstmatige intelligentie en machinaal leren in de afgelopen decennia, zijn automatische beoordelingssystemen ook getransformeerd in veel ingewikkeldere en diversere vormen van beoordelingen. Moderne AI-systemen kunnen nu korte of zelfs lange antwoordvragen of andere vormen van oefeningen beoordelen tot een toenemend moeilijkheidsniveau in evaluatie, zoals programmeeropdrachten. Deze systemen kunnen deep learning natural language processing gebruiken om inhoud effectiever en uitgebreider te beoordelen, met gedetailleerde feedback die gepersonaliseerde inzichten biedt. Over het algemeen vertegenwoordigen de trends veranderingen in educatieve hulpmiddelen die van nature AI-geïntegreerd zijn, waardoor de schaalbaarheid toeneemt met een grotere nauwkeurigheid bij het beoordelen en tegelijkertijd het vermogen om meer genuanceerde delen van studentenwerken te beoordelen voortdurend wordt verbeterd.

Naarmate de technologie vorderde, deed het beoordelingssysteem dat ook. De computerprogramma's die erin verwerkt waren, maakten het mogelijk om complexere evaluaties te doen, zoals vragen met korte antwoorden. In deze systemen wordt het controleren van antwoorden gedaan met behulp van trefwoordmatching. Verschillende studenten kunnen hetzelfde antwoord in verschillende woorden schrijven. De controle is beperkt. Over het geheel genomen waren ze, hoewel er in deze gevallen duidelijke beperkingen waren, een enorme stap voorwaarts ten opzichte van handmatig beoordelen.
De vooruitgang die de afgelopen jaren op dit gebied heeft plaatsgevonden, staat bekend als kunstmatige intelligentie (AI). Moderne AI-systemen kunnen zelfs geavanceerde reacties van studenten, zoals essays, begrijpen en beoordelen, omdat ze betekenis kunnen geven aan taal, zowel de inhoud als de context, en zelfs creativiteit kunnen waarderen. Deze supersystemen maken gebruik van machine learning om hun gradatienauwkeurigheid in de loop van de tijd te verbeteren, wat resulteert in het vermogen van de beoordelaar om responsiever en eerlijker te zijn in hun oordelen ten opzichte van eerdere generaties. Het is een grote verbetering in termen van het creëren van educatieve hulpmiddelen die effectiever en persoonlijker zullen zijn.

Hoe selecteert u het beste automatische beoordelingssysteem?

Bij het selecteren van het beste geautomatiseerde evaluatiesysteem moet u rekening houden met een aantal belangrijke criteria om duidelijk te maken of het systeem past bij uw behoeften en leerdoelen.

Ten eerste moet je kijken hoe compatibel het is met het huidige curriculum en wat het precies beoordeelt. Zoek naar een systeem dat de soorten opdrachten ondersteunt die worden gebruikt, of het nu gaat om meerkeuzevragen, essays of programmeertaken. Zorg ervoor dat de algoritmen en beoordelingscriteria van het systeem voldoen aan verhelderende normen en een nauwkeurige, eerlijke evaluatie bieden.

De software-UI moet vriendelijk genoeg zijn voor zowel een docent als een student om een soepele implementatie en interactie uit te voeren. En het vermogen van het systeem om bruikbare feedback en inzichten te bieden.

Een beoordelingssysteem dat verder gaat dan het meten van de prestaties van studenten om analytische details te geven over leertrends en verbeterpunten, stelt de docent in staat om instructiemethoden aan te passen om meer studenten te kunnen bereiken. Bepaal ook de schaalbaarheid en betrouwbaarheid van de systemen, samen met ondersteuningsopties, op het gebied van zaken als gegevensbeveiliging en privacy.

Snel overzicht van de 8 beste automatische beoordelingssystemen

8 Automatische beoordelingssystemen voor leraren

Hier zijn acht automatische beoordelingssystemen die leraren kunnen overwegen bij het beoordelen van het werk van studenten:

• 1. OnlineExamMaker
• 2. Gradescope
• 3. Canvas
• 4. Moodle
• 5. Socrative
• 6. Edmodo
• 7. Pearson MyLab
• 8. ExamSoft

1. OnlineExamMaker

Capterra-beoordeling : 5,0/5

Prijzen : Gratis, geen creditcard vereist. Betaalde abonnementen beginnen bij $17/maand, $35/maand voor het Professional-abonnement of $55/maand voor het Premium-abonnement.

Belangrijkste kenmerken :
• Biedt functionaliteit voor automatische beoordeling en resultaatberekening bij het beoordelen van online examens.
• Ondersteunt verschillende vraagtypen, zoals meerkeuzevragen, invulvragen en waar/onwaar-vragen.
• Gedetailleerde analyses en rapporten van de prestaties van studenten.
• De functie zorgt voor een veilige afname van het examen door middel van anti-cheat-benaderingen

Voor wie is het bedoeld :
Dit is goede software voor docenten die op zoek zijn naar een krachtig, gebruiksvriendelijk platform dat hen helpt bij het beoordelingsproces dat ontstaat bij het online afnemen van examens.

Waarom we het hebben gekozen :
OnlineExamMaker helpt bij het automatisch ontwikkelen en beoordelen van een examen, waarbij de resultaten worden berekend nadat een test is afgenomen. Handmatig beoordelen is echt onpraktisch, vooral voor zeer grote klassen. Bovendien is de ondersteuning voor veilige levering van examens en gedetailleerde analyses het beste voor docenten die hun werklast willen verminderen en de integriteit van examens willen behouden.

2. Turnitin Gradescope

Capterra-beoordeling : 4,5/5
Prijzen : Gratis demo, aangepaste prijzen.

Belangrijkste kenmerken :
• Automatische beoordeling van gescande en online opdrachten inschakelen.
• Biedt ruimte voor veel verschillende soorten vragen, inclusief handgeschreven antwoorden.
• Eenvoudig te integreren met Learning Management Systems, zoals Canvas en Blackboard.
• Biedt op AI gebaseerde beoordelingsvoorstellen die het beoordelingsproces versnellen.

Voor wie is het bedoeld :
Docenten die snel digitale en papieren opdrachten moeten nakijken, vooral binnen STEM-vakken.

Waarom we het hebben gekozen :
Gradescope is uitstekend als het gaat om het automatiseren van de beoordeling van een breed scala aan verschillende soorten beoordelingen, inclusief alles wat met de hand geschreven kan zijn. De AI-gestuurde beoordeling in combinatie met de naadloze integratie met populaire LMS-platforms hebben het gevestigd als een van de beste keuzes voor alle instellingen om de beoordelingsefficiëntie te optimaliseren en tegelijkertijd academische nauwkeurigheid te behouden.

3. Canvas

Capterra-beoordeling : 4,6/5
Prijzen : Aangepaste prijzen.

Belangrijkste kenmerken :
• Automatische beoordeling van toetsen en opdrachten.
• Biedt ruimte voor verschillende beoordelingsformaten, zoals quizzen, discussies en het uploaden van bestanden.
• Krachtige analyses en rapporten om de voortgang van cursisten bij te houden.
• Werkt met honderden hulpmiddelen en toepassingen van derden in het onderwijs.

Voor wie is het bedoeld :
Onderwijsinstellingen die op zoek zijn naar een alles-in-één LMS met onder andere geautomatiseerde beoordelingsfuncties.

Waarom we het hebben gekozen :
Canvas biedt krachtige functies om het beoordelen van quizzen en opdrachten te automatiseren, waardoor docenten meer tijd kunnen besteden aan wat ze het liefste doen: lesgeven. De brede integratiemogelijkheden en krachtige analyses maken het een veelzijdige oplossing die het bijhouden van de voortgang van studenten en verbeteringen in instructiestrategieën biedt.

4. Moodle

Capterra-beoordeling : 4,3/5
Prijzen : Open source.

Belangrijkste kenmerken :
• Automatische beoordeling van quizzen en activiteiten binnen het LMS.
• Ondersteunt essays, meerkeuzevragen, matching en meer vraagtypen.
• Gedetailleerde cijferboek- en rapportagetools om prestaties bij te houden.
• Biedt uitgebreide aanpassingsmogelijkheden voor inhoud en beoordelingen van cursussen.

Voor wie is het bedoeld :
Docenten en instellingen die een LMS met veel mogelijkheden voor maatwerk nodig hebben, maar ook automatische beoordelingshulpmiddelen nodig hebben.

Waarom we het hebben gekozen :
Moodle is ontworpen om flexibel en open source te zijn, wat maximale aanpassing mogelijk maakt; daarom is het favoriet wanneer een instelling specifiek aangepaste oplossingen nodig heeft. De automatische beoordeling voor alle soorten beoordelingen, samen met cijferboekfuncties, stelt docenten in staat om veel meer gedaan te krijgen door veel minder tijd te besteden aan het beoordelen.

5. Socrative

Capterra-beoordeling : 4,4/5
Prijzen : Gratis te gebruiken. Abonnementen variëren van $9,99 per stoel/maand voor het Essentials-abonnement tot $16,99 per stoel/maand voor het Pro-abonnement.

Belangrijkste kenmerken :
• Direct beoordelen en formatieve feedback geven bij quizzen en peilingen.
• De soorten vraagformaten zijn onder andere meerkeuzevragen, waar/onwaar-vragen en korte antwoordtypen.
• Realtime betrokkenheid van studenten en formatieve beoordeling.
• Synchroniseert gegevens met populaire LMS-platforms.

Voor wie is het bedoeld :
De docent die op een snelle, interactieve manier de prestaties van leerlingen wil meten, met directe beoordelingen en feedback.

Waarom we het hebben gekozen :
Studenten kunnen in realtime antwoorden en het beoordeelt voor u. Dit is een uitzonderlijke formatieve beoordelingstool die on-the-fly inzicht geeft in studenten, zodat docenten de instructie kunnen aanpassen.

6. Edmodo

Uptodown-beoordeling : 3,8/5
Prijzen : Offerte op maat.

Belangrijkste kenmerken :
• Automatische beoordeling van toetsen en opdrachten is mogelijk.
• Duidelijk kunnen communiceren tussen leraren, leerlingen en ouders.
• Creëer samenwerkingsgebieden voor het delen van opdrachten en middelen.
• Er zijn analyses en rapporten beschikbaar die feedback geven over de voortgang van studenten.

Voor wie is het bedoeld :
Onderwijzers die op zoek zijn naar een platform dat mogelijkheden biedt voor sociaal leren, gecombineerd met functionaliteit voor het automatiseren van het beoordelen van opdrachten en toetsen.

Waarom we het hebben gekozen :
Edmodo is gekozen vanwege de unieke balans die het biedt tussen sociale interactie en hulpmiddelen om te leren, waaronder automatische beoordeling. De online examentool die communicatie tussen docenten, studenten en ouders stimuleert, naast de functie voor het delen van bronnen, maakt het een sterke optie om een omgeving te creëren waarin leerlingen zowel betrokken als samenwerkend zijn.

7. Pearson MyLab

Capterra-beoordeling : Null
Prijs : Op maat.

Belangrijkste kenmerken :
• Biedt automatische beoordeling van online huiswerk, toetsen en examens.
• Ondersteunt gepersonaliseerde leerpaden op basis van de prestaties van studenten.
• Integreert met verschillende LMS-platforms voor eenvoudige synchronisatie van cijfers.
• Biedt gedetailleerde prestatieanalyses om instructies en interventies te begeleiden.

Voor wie is het bedoeld :
Docenten die behoefte hebben aan een uitgebreid platform voor het beheren van cursussen en het automatiseren van het nakijken van huiswerk en examens.

Waarom we het hebben gekozen :
Pearson MyLab is ideaal voor docenten die een geïntegreerde oplossing willen die beoordelingen automatiseert en gepersonaliseerde leerpaden voor studenten biedt. De gedetailleerde analyses en naadloze LMS-integratie maken het een krachtig hulpmiddel voor het verbeteren van onderwijsresultaten en het verminderen van de beoordelingslast voor docenten.

8. ExamSoft

Capterra-beoordeling : 3,8/5
Prijzen : Gratis proefperiode. Aangepaste prijsopgave voor verschillende vereisten.

Belangrijkste kenmerken :
• Biedt geautomatiseerde beoordeling van zowel objectieve als subjectieve examenvragen.
• Biedt geavanceerde beveiligingsfuncties, zoals beveiligde examenomgevingen en toezichtshulpmiddelen.
• Biedt gedetailleerde prestatieanalyses met aanpasbare rapportage.
• Integreert met LMS en andere educatieve hulpmiddelen voor gestroomlijnd gegevensbeheer.

Voor wie is het bedoeld :
Instellingen die examens met een hoog risico afnemen en behoefte hebben aan een veilig, geautomatiseerd beoordelingssysteem.

Waarom we het hebben gekozen :
ExamSoft is perfect voor omgevingen waar examenbeveiliging cruciaal is. De mogelijkheid om zowel objectieve als subjectieve vragen automatisch te beoordelen, samen met de geavanceerde beveiligings- en rapportagefuncties, maken het een topkeuze voor high-stakes testscenario's.

Hoe maak je een automatisch beoordeeld examen met OnlineExamMaker?

Er zijn een paar eenvoudige stappen die u kunt volgen bij het maken van een automatisch beoordeeld examen met OnlineExamMaker:

1. Registreer/log in op het systeem

Registreer uw account bij OnlineExamMaker, of log in als u dat al eerder hebt gedaan. Dit zorgt ervoor dat u toegang hebt tot alle functionaliteiten van dit platform.

2. Maak een nieuw examen

Klik uit in het dashboard en klik vervolgens op de optie om een nieuw examen te maken. Het systeem zal u vragen om basisinformatie zoals de naam van het examen, beschrijving en examenduur.

3. Ontwerp het examen

De optie om vragen toe te voegen aan uw examen wordt mogelijk gemaakt door bronnen van verschillende typen zoals meerkeuzevragen, waar/onwaar, invulvragen en korte antwoorden. OnlineExamMaker wordt geleverd met eenvoudig te gebruiken invoer voor vragen en het markeren van de juiste antwoorden. Voor meerkeuzevragen zou u het juiste antwoord invoeren samen met de afleiders.

4. Voeg beoordelingsregels toe

Stel de beoordelingsopties voor uw examen in. Bepaal het aantal punten dat elke vraag waard is en stel eventuele andere aanvullende beoordelingsregels in, zoals straffen voor foute antwoorden of gedeeltelijke punten voor gedeeltelijk correcte antwoorden.

5. Exameninstellingen bijwerken

Wijzig instellingen die betrekking hebben op hoe het examen eruitziet en werkt. U kunt ook regels instellen voor tijdslimieten, willekeurige vragen en of studenten hun antwoorden na het indienen mogen bekijken.

6. Voorvertoning en test

Terwijl u de laatste hand legt aan het examen, kunt u alvast een preview bekijken om de test te zien zoals de student hem zal zien. Test het examen om er zeker van te zijn dat de vragen op de juiste manier zijn opgemaakt en dat het automatische beoordelingssysteem goed werkt.

7. Deel het examen

Zodra u klaar bent en tevreden bent met de test, klikt u op publiceren. OnlineExamMaker zal een link of toegangscode produceren voor studenten om de test te proberen. U kunt deze delen met uw studenten via e-mail of via uw leermanagementsysteem.

8. Resultaten monitoren en beoordelen

Nadat de student de test heeft gedaan, kunt u zijn resultaten bekijken op uw OnlineExamMaker-dashboard. Dit systeem beoordeelt examens ook automatisch op basis van de criteria die u instelt, en het biedt gedetailleerde analyses over de prestaties van studenten.