The Role of AI in Assessment : Revolutionizing Education
Langue : anglais
Edité par Taylor & Francis Aug 2026, 2026
- Livre relié
- Neuf

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Neuware - The Role of AI in Assessment: Revolutionizing Education examines how artificial intelligence (AI) is transforming the evaluation of learning and addresses the urgent need for innovative assessment methodologies. It analyzes both the opportunities and the constraints of AI-driven assessment, responding to the growing demand for approaches that harness AI capabilities rigorously and responsibly.Adopting an interdisciplinary perspective, this book introduces foundational AI concepts, including reinforcement learning, neural networks, deep learning, and large language models, and makes these complex topics accessible to educators, researchers, and policymakers. Chapters on ethics, equity, and personalized learning provide a systematic treatment of AI's implications for educational measurement and accountability.With a practical and forward-looking orientation, this volume explores applications such as automatic item generation, automated essay scoring, game-based assessment, and test security. Case studies illustrate implementation strategies and provide guidance for integrating AI into contemporary assessment systems.This resource is designed for educators, researchers, psychometricians, administrators, and policymakers seeking to design, evaluate, and govern AI-enabled assessment frameworks. It is also well suited for graduate courses in educational technology, assessment, data science in education, and AI ethics.…
N° de réf. du vendeur 9781041029335
- Titre
- The Role of AI in Assessment : Revolutionizing Education
- Auteur
- Xinhui Xiong
- Éditeur
- Taylor & Francis Aug 2026
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1041029330
- ISBN à 13 chiffres
- 9781041029335
- Poids de l'article
- 726 grammes
- Dimensions
- 234x156x22 mm
The Role of AI in Assessment: Revolutionizing Education examines how artificial intelligence (AI) is transforming the evaluation of learning and addresses the urgent need for innovative assessment methodologies. It analyzes both the opportunities and the constraints of AI-driven assessment, responding to the growing demand for approaches that harness AI capabilities rigorously and responsibly.
Adopting an interdisciplinary perspective, this book introduces foundational AI concepts, including reinforcement learning, neural networks, deep learning, and large language models, and makes these complex topics accessible to educators, researchers, and policymakers. Chapters on ethics, equity, and personalized learning provide a systematic treatment of AI’s implications for educational measurement and accountability.
With a practical and forward-looking orientation, this volume explores applications such as automatic item generation, automated essay scoring, game-based assessment, and test security. Case studies illustrate implementation strategies and provide guidance for integrating AI into contemporary assessment systems.
This resource is designed for educators, researchers, psychometricians, administrators, and policymakers seeking to design, evaluate, and govern AI-enabled assessment frameworks. It is also well suited for graduate courses in educational technology, assessment, data science in education, and AI ethics.
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À propos de l’auteur
Dr. Xinhui Xiong is a chief psychometrician at Examroom AI and holds a PhD in Psychometrics from Fordham University, an MLA in Management from Harvard University, and a Master’s degree in Computer Science. Her work centers on scalable, defensible assessment design, including validation, equating, fairness analysis, and test security. She has published in leading journals and presented extensively at national and international conferences on measurement.
Dr. Mark D. Shermis was the principal investigator and academic adviser for the Automated Student Assessment Prize (ASAP). He is currently a consultant for Performance Assessment Analytics, LLC. Dr. Shermis has also held faculty and administrative positions at multiple universities. He is a frequently cited expert on machine scoring and co‑editor (with Dr. Joshua Wilson) and author of The Routledge International Handbook of Automated Essay Evaluation.
Dr. Jiawei Xiong is a research scientist at Curriculum Associates. He earned his PhD in Educational Psychology (Quantitative Methodology) from the University of Georgia. He has co‑edited multiple volumes, published widely, and contributed to numerous national and state assessment and learning programs. He is the recipient of the Brenda H. Loyd Outstanding Dissertation Award from the National Council on Measurement in Education.
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