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新開發的機器學習模型可以提供高品質的創造力測試

新開發的機器學習模型可以提供高品質的創造力測試

2024-08-21 Comments 0 Comment

在人工智慧(AI)取代可預測的常規任務的時代,在學校培養創造力比以往任何時候都更加重要。儘管大多數教師都認為創造力是21世紀的基本技能,但由於缺乏有效可靠的創造力測試,學校在評估創造力方面舉步維艱。

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現在,南澳大學開發了一種新的機器學習模型,可以提供高品質、適合目的的創造力測試,只需極少的時間和極少的成本就能開始評估評分。

新演算法應用於目前的實證創造力測試–創意思考測試–繪畫製作(TCT-DP)–只需一毫秒就能完成測試標記,而標準的人工標記測試則需要15 分鐘。這項研發可以為教師本已超負荷的教學工作節省數千小時。

首席研究員、南澳大學戴維-克羅普利(David Cropley)教授說,這種演算法為學校帶來了改變遊戲規則的創新。

克羅普利教授說:”創造力是下一代的基本技能,尤其是因為它是一種無法自動化的技能。但是,由於學校缺乏衡量創造力的經濟、高效的工具,學生要么沒有接受測試,要嘛被主觀打分,這既不一致也不可靠。

克羅普利教授解釋說:”TCT-DP測試一直被認為是評估學齡兒童創造力的首要工具,但由於其成本高、速度慢、勞動密集型,大多數學校都無法使用。我們的演算法改變了這一狀況。 10 週的時間才能收到測試結果;而使用UniSA 的演算法,進行相同的測試大約只需1000 美元,並在1-2 天內即可收到結果。為他們提供了準確、廉價地評估創造力的手段”。

聯合研究員、UniSA 的Rebecca Marrone 博士說,測試和測量創造力的能力對那些有時被忽視的學生來說還有額外的好處。

“創造力測驗開闢了一條超越傳統智力測驗的途徑,”馬羅內博士說。 “創造力測驗有助於發現那些在學校傳統測驗方法中無法顯示出能力的學生。例如,如果一個孩子在傳統的智商測驗中表現不佳,但卻具有很強的創造力,那麼他就很強容易被遺漏。

該演算法目前正在開發成桌面應用程序,供教師在課堂上使用。在此之前,有興趣使用TCT-DP 的任課教師請聯絡UniSA 團隊,討論他們的需求。

編譯自/ ScitechDaily

DOI: 10.1080/10400419.2024.2339667

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