Teknoloji & Yapay Zeka

STEM Dersleri İçin Yapay Zeka Destekli Otomatik Notlandırma Sistemi Geliştirildi

Oregon State Üniversitesi'nden araştırmacılar, üst seviye STEM derslerinde öğretmenlerin notlandırma yükünü azaltmak için LaTA adlı yenilikçi bir sistem geliştirdi. Bu açık kaynak sistem, öğrenci verilerini üçüncü taraf sunuculara göndermeden tamamen yerel donanımda çalışıyor ve böylece veri gizliliği standartlarını koruyor. LaTeX formatında hazırlanan mühendislik ve fizik ödevlerini otomatik olarak değerlendiren sistem, öğretmen referans çözümüyle karşılaştırma yaparak puanlama gerçekleştiriyor. 2026 kış döneminde Makine Mühendisliği yöntemler dersinde test edilen sistem, haftalık ödevlerin notlandırılmasında kullanıldı. Bu gelişme, yüksek öğretimde yapay zeka kullanımında veri güvenliği ve akademik değerlendirme arasında denge kurma konusunda önemli bir adım sayılıyor.

Oregon State Üniversitesi'nden araştırmacılar, üst seviye STEM derslerinde notlandırma sürecini devrimselleştiren LaTA (LaTeX Teaching Assistant) adlı yeni bir sistem geliştirdi. Bu açık kaynak otomatik notlandırma sistemi, öğretmenlerin artan iş yükünü azaltmayı hedefliyor.

Mevcut büyük dil modeli tabanlı notlandırma sistemlerinin aksine, LaTA tamamen yerel donanımda çalışarak öğrenci verilerini dış sunuculara göndermeme avantajı sunuyor. Bu özellik, eğitim kurumlarının veri gizliliği standartlarına uyum sağlamasını kolaylaştırıyor ve güvenlik risklerini minimize ediyor.

Sistem, mühendislik ve fizik derslerinde yaygın olarak kullanılan LaTeX formatında hazırlanan ödevleri değerlendirmek üzere tasarlandı. Dört aşamalı bir süreç izleyen LaTA, öğrenci çalışmalarını alıp segmentlere ayırıyor, ardından öğretmen tarafından hazırlanan referans çözümle karşılaştırarak notlandırma yapıyor.

2026 kış döneminde Oregon State Üniversitesi'nde Makine Mühendisliği Yöntemler dersinde gerçek sınıf ortamında test edilen sistem, haftalık ödevlerin değerlendirilmesinde başarıyla kullanıldı. Bu pilot uygulama, sistemin pratik kullanılabilirliğini gösterdi ve akademik değerlendirmede yapay zeka kullanımının geleceği hakkında önemli ipuçları verdi.

Özgün Kaynak
arXiv — Fizik Eğitimi
LaTA: A Drop-in, FERPA-Compliant Local-LLM Autograder for Upper-Division STEM Coursework
Orijinal makaleyi oku

Bu içerik, özgün kaynaktaki bilgiler temel alınarak BilimKapsül editörleri tarafından yeniden kaleme alınmıştır. Orijinal metnin birebir çevirisi değildir. Telif hakkı özgün yayıncıya aittir.