AUTOMATED WRITING ASSESSMENT IN PRACTICE: AN EXPERIMENTAL ANALYSIS OF AI TOOL FOR WRITING ASSESSMENT

2026

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52081/phsj.2026.v13.i1.073
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This article examines the effectiveness of Artificial Intelligence tools in assessing English speaking and writing skills in contemporary language education. The study explores the theoretical foundations of AI-based assessment, with particular attention to automated writing evaluation and speech recognition technologies. It reviews existing digital platforms used for evaluating productive skills and analyzes their reliability, validity and alignment with CEFR standards. In addition to the theoretical overview, the article presents the results of an experimental study conducted with language learners at intermediate levels. The experiment investigates how AI-generated feedback compares to teacher assessment and evaluates the consistency and accuracy of automated scoring. The findings reveal significant advantages of AI tools, including instant feedback, scalability and scoring consistency while also identifying important limitations in assessing higher-order skills such as coherence, argumentation and communicative effectiveness. The study is concluded by discussing pedagogical implications and recommending a balanced, hybrid assessment approach that combines AI technologies with human expertise.