Descrição
to analyse the development of artificial intelligence systems for automatic assessment of students' learning achievements. Methodology: to achieve this goal, the scientific methods of analysis and synthesis, content analysis, SWOT analysis, comparison, and typology were used. Results: it has been established that among the key advantages is a significant increase in the objectivity of the assessment of students' knowledge and skills. It is important to consider the acceleration of the process of checking the results, which saves time and effort for teachers. Another important advantage is the provision of real-time feedback during assessment. Scientific novelty: It has been established that one of the major problems is the possibility of bias and inequality in the educational system. Given that intelligent systems are based on certain algorithms, any bias or false information in the initial data can lead to biased results. Additional challenges include the excessive mechanisation of the assessment process, which does not always allow for the individual characteristics of each student, as well as ensuring appropriate protection of personal data. Conclusions: Intelligent student assessment systems are a powerful tool in countering corruption schemes in the educational system, especially in developing countries.||Objectivos: analisar o desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial para a avaliação automática dos resultados de aprendizagem dos alunos. Metodologia: para atingir este objetivo, foram utilizados os métodos científicos de análise e síntese, análise de conteúdo, análise SWOT, comparação e tipologia. Resultados: foi estabelecido que, entre as principais vantagens, se encontra um aumento significativo da objetividade da avaliação dos conhecimentos e competências dos alunos. É importante ter em conta a aceleração do processo de verificação dos resultados, o que poupa tempo e esforço aos professores. Outra vantagem importante é o fornecimento de feedback em tempo real durante a avaliação. Novidade científica: Foi estabelecido que um dos principais problemas é a possibilidade de parcialidade e desigualdade no sistema educativo. Dado que os sistemas inteligentes se baseiam em determinados algoritmos, qualquer enviesamento ou informação falsa nos dados iniciais pode conduzir a resultados tendenciosos. Outros desafios incluem a excessiva mecanização do processo de avaliação, que nem sempre tem em conta as características individuais de cada aluno, bem como a garantia de uma proteção adequada dos dados pessoais. Conclusões: Os sistemas inteligentes de avaliação dos alunos são uma ferramenta poderosa para combater os esquemas de corrupção no sistema educativo, especialmente nos países em desenvolvimento.
