ระบบให้คะแนน AI ของเราทำงานอย่างไร
เราเชื่อว่าคุณสมควรรู้อย่างชัดเจนว่าบทความของคุณถูกให้คะแนนอย่างไร หน้านี้อธิบายวิธีการของเรา สิ่งที่ AI ประเมิน ข้อจำกัดที่ทราบ และวิธีที่เราปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
ภาพรวม
เมื่อคุณส่งบทความในแบบฝึกหัด 993 ข้อของเรา โมเดล AI จะให้คะแนนตามเกณฑ์สี่ข้อเดียวกับที่ผู้ตรวจสอบ IELTS ใช้ คุณจะได้รับค่าประมาณ Band สำหรับแต่ละเกณฑ์ Band รวม และข้อเสนอแนะเฉพาะเจาะจงหนึ่งข้อเพื่อเพิ่มคะแนน
ตัวให้คะแนนฟรีใช้ DeepSeek ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ปรับแต่งสำหรับการประเมินแบบมีโครงสร้าง สมาชิกแบบชำระเงินจะได้รับการวิเคราะห์ครั้งที่สองที่ลึกกว่าจาก Gemini รวมถึงข้อเสนอแนะระดับย่อหน้า การเขียนประโยคใหม่ และคำตอบตัวอย่าง
เกณฑ์การให้คะแนน 4 ข้อ
บทความ IELTS Writing Task 2 ทุกบทความจะถูกให้คะแนนตามเกณฑ์สี่ข้อ แต่ละข้อมีน้ำหนักเท่ากัน AI ของเราประเมินแต่ละข้ออย่างอิสระ จากนั้นหาค่าเฉลี่ย (ปัดเศษเป็น 0.5 ที่ใกล้ที่สุด) สำหรับ Band รวม
Task Response (TR)
บทความตอบคำถามครบทุกส่วนหรือไม่? มีจุดยืนที่ชัดเจนและรักษาไว้ตลอดทั้งบทความหรือไม่? มีการพัฒนาและสนับสนุนแนวคิดด้วยตัวอย่างหรือไม่?
Coherence and Cohesion (CC)
บทความมีการจัดระเบียบอย่างมีเหตุผลหรือไม่? แนวคิดไหลลื่นระหว่างประโยคและย่อหน้าหรือไม่? มีการใช้คำเชื่อมอย่างเหมาะสม — ไม่ใช่แบบเครื่องจักรหรือไม่?
Lexical Resource (LR)
ผู้เขียนใช้คำศัพท์ที่หลากหลายเพียงพอหรือไม่? มีการใช้คำอย่างแม่นยำและเป็นธรรมชาติ พร้อมคำที่ไม่ค่อยพบบ้างหรือไม่? มีข้อผิดพลาดในการสะกดน้อยหรือไม่?
Grammatical Range and Accuracy (GR)
บทความใช้โครงสร้างประโยคทั้งแบบง่ายและซับซ้อนผสมกันหรือไม่? มีข้อผิดพลาดน้อยพอที่จะไม่เป็นอุปสรรคต่อการสื่อสารหรือไม่?
การปรับเทียบทำงานอย่างไร
AI ถูกปรับเทียบตามคำอธิบาย Band IELTS อย่างเป็นทางการที่เผยแพร่โดย British Council, IDP และ Cambridge เราใช้จุดยึดการให้คะแนนที่ชัดเจน:
Band 7.0+: จุดยืนชัดเจน จัดระเบียบดี คำศัพท์หลากหลาย ควบคุมไวยากรณ์ได้ดี AI ต้องอ้างหลักฐานจากบทความสำหรับคะแนนเกิน 7.0
Band 6.0–6.5: ตอบครบทุกส่วน มีการพัฒนาอย่างสอดคล้อง คำศัพท์เพียงพอพร้อมข้อผิดพลาดบ้าง ผสมประโยคง่ายและซับซ้อน
Band 5.0–5.5: ตอบโจทย์บางส่วน คำศัพท์จำกัด โครงสร้างไวยากรณ์จำกัด
ต่ำกว่า 5.0: ตอบน้อยมากพร้อมข้อจำกัดอย่างมากในทุกเกณฑ์
คะแนนให้เป็นขั้น 0.5 Band เท่านั้น — ขั้นเดียวกับที่ใช้ในการสอบจริง
กฎการให้คะแนน
กฎเหล่านี้ช่วยให้ AI มีความสม่ำเสมอ:
- 1
บทความที่มีน้อยกว่า 250 คำจะถูกหักคะแนนใน Task Response เท่านั้น (ลบ 1.0 Band) ตรงกับบทลงโทษในการสอบจริง
- 2
บทความที่มีจุดยืนชัดเจน มีย่อหน้าเนื้อหาสองย่อหน้าที่มีหลักฐานสนับสนุน และมีประโยคซับซ้อนบ้าง จะได้อย่างน้อย 6.0 — AI ไม่สามารถให้คะแนนต่ำกว่านี้หากมีองค์ประกอบเหล่านี้
- 3
Band รวมคือค่าเฉลี่ยเลขคณิตของเกณฑ์สี่ข้อ ปัดเศษเป็น 0.5 ที่ใกล้ที่สุด
ให้คะแนนฟรี vs แบบชำระเงิน
ทั้งสองระดับใช้เกณฑ์เดียวกัน ความแตกต่างอยู่ที่ความลึก:
ฟรี
- ✓คะแนน Band สำหรับเกณฑ์ทั้ง 4 ข้อ
- ✓ค่าประมาณ Band รวม
- ✓ข้อเสนอแนะเฉพาะเจาะจงหนึ่งข้อ
- ✓ใช้ได้กับแบบฝึกหัดทั้ง 993 ข้อ — ไม่ต้องสมัคร
แบบชำระเงิน
- ✓ทุกอย่างในแบบฟรี รวมถึง:
- ✓จุดแข็งและจุดอ่อนระดับย่อหน้าพร้อมหลักฐานอ้างอิง
- ✓การแก้ไขประโยคเปรียบเทียบก่อนและหลังอย่างเป็นรูปธรรม
- ✓คำตอบตัวอย่าง Band 9 สำหรับโจทย์เดียวกัน
- ✓ลำดับความสำคัญในการเรียน 3 อันดับแรกจัดตามผลกระทบ
ข้อจำกัดที่ทราบ
เราเปิดเผยเกี่ยวกับสิ่งที่การให้คะแนนด้วย AI ไม่สามารถทำได้:
ไม่ใช่คะแนน IELTS อย่างเป็นทางการ
คะแนนของเราเป็นค่าประมาณ มีเพียงศูนย์สอบ IELTS อย่างเป็นทางการเท่านั้นที่สามารถให้คะแนน Band จริงได้ ใช้ค่าประมาณของเราสำหรับฝึกฝนและติดตามความก้าวหน้า
ไม่ประเมินลายมือ
AI อ่านข้อความที่พิมพ์ ในการสอบแบบกระดาษ ลายมือที่อ่านไม่ออกอาจทำให้คะแนนลดลง — AI ไม่สามารถจำลองสิ่งนี้ได้
ช่วงความแม่นยำ
ในการทดสอบภายใน คะแนน AI มักจะอยู่ในช่วง 0.5 Band ของคะแนนที่ผู้ตรวจสอบจะให้กับบทความเดียวกัน บางครั้งความแตกต่างอาจถึง 1.0 Band
ยังไม่รองรับ Writing Task 1
ตัวให้คะแนนปัจจุบันปรับเทียบสำหรับบทความ Writing Task 2 เท่านั้น Writing Task 1 (กราฟ จดหมาย) ใช้เกณฑ์ที่แตกต่างและยังไม่รองรับ
บทความนอกเรื่อง
หากบทความไม่เกี่ยวข้องกับโจทย์เลย AI อาจยังคงให้คะแนน ผู้ตรวจสอบจริงมีแนวโน้มจะให้คะแนนต่ำกว่ามาก
ทำไมเราถึงเผยแพร่หน้านี้
เครื่องมือให้คะแนนด้วย AI ส่วนใหญ่เป็นกล่องดำ คุณส่งบทความ ได้ตัวเลข แต่ไม่รู้ว่าคำนวณมาอย่างไร เราคิดว่านั่นไม่ถูกต้อง
หากคุณเข้าใจวิธีการให้คะแนน คุณสามารถเรียนได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้น — โดยเน้นเกณฑ์เฉพาะที่กำลังฉุดคะแนน Band ของคุณลง นั่นคือจุดประสงค์หลักของแพลตฟอร์มเรา
Read the current publication standard, withdrawn-claim policy, and public activity data definitions on our Research and Data Methodology page.
วิธีที่เราปรับปรุง
เราตรวจสอบความแม่นยำของการให้คะแนนเป็นประจำโดยเปรียบเทียบผลลัพธ์ AI กับบทความที่ผู้ตรวจสอบจริงให้คะแนน เมื่อพบรูปแบบที่ AI ให้คะแนนสูงหรือต่ำเกินไป เราจะอัปเดตพรอมต์การให้คะแนนและทดสอบอีกครั้ง
หากคุณเชื่อว่าบทความของคุณถูกให้คะแนนไม่ยุติธรรม ส่งอีเมลถึงเรา ทุกรายงานช่วยให้เราปรับเทียบได้ดีขึ้น
มีคำถามเกี่ยวกับการให้คะแนน?
หากคุณมีคำถามเกี่ยวกับวิธีที่บทความเฉพาะถูกให้คะแนน หรือต้องการรายงานผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง ติดต่อเรา
ติดต่อเรา