Kết quả nghiên cứu về thiên lệch chấm điểm theo trình tự
- Nhóm nghiên cứu tại Đại học Michigan đã phân tích hơn 30 triệu bản ghi điểm trên Canvas và phát hiện rằng sinh viên có họ nằm về cuối theo thứ tự bảng chữ cái có xu hướng nhận điểm thấp hơn
- Nguyên nhân là do thiên lệch chấm điểm theo trình tự và thứ tự mặc định của bài nộp trên Canvas được sắp xếp dựa trên vị trí chữ cái trong họ
- Những sinh viên bị bất lợi theo thứ tự bảng chữ cái nhận được các nhận xét tiêu cực hơn và kém lịch sự hơn, đồng thời chất lượng chấm điểm đo bằng mức độ khiếu nại điểm sau đó của sinh viên cũng thấp hơn
- Nhóm nghiên cứu cho biết họ luôn suy nghĩ rất nhiều về tính công bằng và độ chính xác của việc chấm điểm, nhưng chỉ nhận ra rằng thứ tự có thể tạo ra khác biệt sau khi xem dữ liệu
Dữ liệu và kết quả nghiên cứu
- Nhóm đã thu thập toàn bộ dữ liệu lịch sử có sẵn về mọi chương trình, sinh viên và bài tập trên Canvas từ học kỳ mùa thu năm 2014 đến học kỳ mùa hè năm 2022
- Kết hợp với dữ liệu ghi danh của trường, bộ dữ liệu bao gồm thông tin chi tiết về xuất thân, nhân khẩu học và lộ trình học tập của sinh viên trong trường đại học
- Dữ liệu đến từ Đại học Michigan, nhưng nhóm nghiên cứu cho biết kết quả có thể khái quát sang các cơ sở và khóa học khác do đây là một vấn đề thiết kế phổ biến của các hệ thống quản lý học tập
- Cụ thể là do cài đặt mặc định sắp xếp bài tập của sinh viên theo thứ tự chữ cái của tên
- Nhóm phát hiện một mô hình rõ ràng cho thấy chất lượng chấm điểm suy giảm khi người chấm phải chấm nhiều bài hơn
- Sinh viên có họ bắt đầu bằng A, B, C, D, E nhận điểm cao hơn 0,3 điểm trên thang 100 so với khi được chấm ngẫu nhiên
- Tương tự, sinh viên có họ ở cuối bảng chữ cái nhận điểm thấp hơn 0,3 điểm, tạo ra chênh lệch tổng cộng 0,6 điểm
- Chênh lệch 0,6 điểm có vẻ nhỏ, nhưng những sai lệch như vậy ảnh hưởng đến điểm trung bình môn học của sinh viên và từ đó tác động tiêu cực đến cơ hội trên con đường sự nghiệp của mỗi người
Bối cảnh nghiên cứu và đề xuất
- Ý tưởng nghiên cứu này xuất hiện khi Wang, người nghiên cứu công nghệ giáo dục, và Fei, người nghiên cứu AI, thảo luận về đề tài
- Họ chú ý rằng việc gán nhãn dữ liệu, một công việc nền tảng trong machine learning, cũng là công việc lặp đi lặp lại, kéo dài và dễ gây nhàm chán, nhưng thường được thực hiện ngẫu nhiên
- Thông qua một nghiên cứu thử nghiệm, họ kiểm tra xem có sự mất cân bằng điểm số theo thời gian chấm hay không
- Nhóm nghiên cứu suy đoán rằng mệt mỏi có thể là một trong những yếu tố chính gây ra hiệu ứng này
- Khi phải làm một việc trong thời gian dài, con người sẽ mệt, giảm chú ý và suy giảm năng lực nhận thức
- Trên Canvas và các hệ thống quản lý học tập trực tuyến khác có tùy chọn chấm bài theo thứ tự ngẫu nhiên và một số giảng viên đã sử dụng, nhưng chế độ mặc định vẫn là theo bảng chữ cái
- Một giải pháp đơn giản là đặt mặc định thành thứ tự ngẫu nhiên
- Ngoài ra, nhóm cũng đề xuất các cơ sở học thuật nên thuê thêm người chấm cho các lớp học quy mô lớn, phân bổ khối lượng công việc cho nhiều người hơn, hoặc đào tạo để nhận diện và giảm thiểu thiên lệch
Ý kiến của GN⁺
- Việc thiên lệch chấm điểm theo trình tự có tác động thực tế đến điểm số của sinh viên đặt ra vấn đề về tính công bằng của hệ thống đánh giá giáo dục. Vì điểm số có ảnh hưởng lớn đến tương lai của sinh viên, có vẻ rất cần sớm cải thiện vấn đề này
- Tuy vậy, đây là nghiên cứu giới hạn ở các quốc gia dùng tiếng Anh nên có thể không phải là vấn đề lớn tại Hàn Quốc. Cần có thêm nghiên cứu trong nước để xem hiện tượng tương tự có xuất hiện khi sắp xếp theo thứ tự phụ âm của Hangul hay số nét của họ Hán tự hay không
- Việc mức độ mệt mỏi của người chấm ảnh hưởng đến chất lượng chấm điểm cho thấy môi trường giáo dục cần có cơ chế hỗ trợ và bù đắp phù hợp cho công việc đánh giá. Gánh nặng công việc quá mức có thể làm suy giảm tính công bằng trong đánh giá
- Việc đưa vào các hệ thống chấm điểm tự động dựa trên trí tuệ nhân tạo cũng có thể là một phương án thay thế. Tuy nhiên, sẽ khó giải quyết hoàn toàn vấn đề thiên lệch, nên vẫn cần các biện pháp bổ sung để bảo đảm khía cạnh chất lượng của đánh giá
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
Sau đây là phần tóm tắt các bình luận trên Hacker News: