University of Sydney 'two-lane' assessment for the AI era
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Vietnam · Thái Nguyên · See the Vietnam profile
Investigadores probaron en Vietnam una herramienta de corrección por IA/OCR para el examen nacional reestructurado, con un 98,5% de precisión de reconocimiento de escritura en 93 exámenes — un primer paso hacia automatizar la corrección de un examen con 1,2M+ estudiantes.
La reestructuración en 2025 del Examen Nacional Vietnamita de Bachillerato introdujo tres formatos de pregunta (opción múltiple, verdadero/falso y respuesta corta), alejándose de las hojas de lectura óptica (OMR) puras, propensas a errores mecánicos de lectura. Investigadores de la Universidad de Educación de Thái Nguyên (Tran Quang Hieu, Nguyen Thi Phuong y Tran Thi Thu) desarrollaron y probaron un sistema de corrección asistido por IA que combina un formato de hoja de respuesta directa con reconocimiento óptico de caracteres (OCR) de Mathpix para leer las respuestas cortas manuscritas de los estudiantes.
Usando un modelo de desarrollo Borg & Gall de cinco etapas — análisis normativo, desarrollo del sistema, validación por expertos, ensayos en dos fases y prueba piloto — el equipo probó la herramienta en 93 exámenes reales de estudiantes, logrando un 98,5% de precisión en el reconocimiento de caracteres y valoraciones de satisfacción de 4,0+ sobre 5 entre los evaluadores. El estudio se publicó en la revista arbitrada European Journal of Education Studies (Vol. 12, N.º 4, 2025).
El piloto es pequeño y aún no se ha adoptado para la corrección real del examen, que en 2026 realizaron más de 1,2 millones de estudiantes en más de 2500 sedes — el mayor examen organizado nunca en Vietnam. Por separado, las autoridades nacionales han señalado el fraude asistido por IA (junto con cámaras ocultas, auriculares y suplantación de identidad) como una preocupación de seguridad creciente, respondiendo con coordinación policial, campañas de sensibilización y pilotos de detección técnica en sedes de alto riesgo, en lugar de un sistema propio de corrección o integridad basado en IA. Esta investigación sobre corrección por OCR representa, por tanto, una prueba de concepto académica temprana y sin escalar, y su muestra de 93 exámenes no debe leerse como validada a escala del examen.
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