Impact of Artificial Intelligence on the Learning Assessment of Students in Tertiary Institutions in South-West, Nigeria

Abstract

The study aimed to identify the impact, accessibility, suitability, and challenges of artificial intelligence on the learning assessment of students in tertiary institutions in South-west, Nigeria. A descriptive research design was employed during this study. The population for the study comprised all academic staff at the Lagos State University of Education, LAUSED. A simple random sampling technique was adopted to select 90 respondents across seven colleges in the university. A self-structured questionnaire on a 4-Likert scale format containing 20 items was used to elicit responses from the respondents. Construct and content validity were undertaken by experts in educational technology. A Cronbach's Alpha reliability technique was used to determine the reliability of the instrument, which obtained a value of 0.89. Descriptive statistical tools of mean and percentile were employed to analyse the data gathered from the respondents. The findings of the study revealed that AI-powered assessment tools are suitable and easily accessible for learning assessments at Lagos State University of Education, also, AI-powered solutions are adaptable and simple to use, meeting a range of academic requirements including assessing students' strengths and weaknesses, supporting a variety of devices, and assisting with academic writing. It was recommended that institutions provide regular, hands-on training for academic staff to effectively use AI-powered assessment tools, such as workshops, seminars, and capacity-building programmes, to ensure that academic staff are equipped to integrate AI technologies into their assessment practices.

Résumé : L’étude visait à identifier l’impact, l’accessibilité, l’apttitude et les défis de l’intelligence artificielle sur l’évaluation de l’apprentissage des étudiants dans les établissements d’enseignement supérieur du sud-ouest du Nigeria. Un modèle de recherche descriptif a été utilisé au cours de cette étude. La population de l’étude comprenait l’ensemble du personnel académique de l’Université d’éducation de l’État de Lagos, LAUSED. Une simple technique d’échantillonnage aléatoire a été adoptée pour sélectionner 90 répondants dans sept collèges de l’université. Un questionnaire auto- structuré, au format d'une échelle de Likert en 4 points et contenant 20 éléments, a été utilisé pour recueillir les réponses des répondants. La validité de construction et de contenu a été évaluée par des experts en technologie éducative. Une technique de fiabilité de Cronbach Alpha a été utilisée pour déterminer la fiabilité de l'instrument, qui a obtenu une valeur de 0,89. Des outils statistiques descriptifs de moyenne et de centile ont été utilisés pour analyser les données recueillies auprès des répondants. Les résultats de l’étude ont révélé que les outils d’évaluation alimentés par l’IA sont adaptés et facilement accessibles pour les évaluations de l’apprentissage à l’Université d’éducation de l’État de Lagos, en outre, les solutions alimentées par l’IA sont adaptables et simples à utiliser, répondant à une série d’exigences académiques, notamment l’évaluation des forces et des faiblesses des étudiants, la prise en charge d’une variété d’appareils et l’aide à la rédaction académique. Il a été recommandé que les établissements offrent régulièrement une formation pratique au personnel enseignant afin qu’il puisse utiliser efficacement les outils d’évaluation alimentés par l’IA, tels que des ateliers, des séminaires et des programmes de renforcement des capacités, afin de s’assurer que le personnel enseignant est équipé pour intégrer les technologies de l’IA dans leurs pratiques d’évaluation.

Mots-clés : intelligence artificielle ; évaluation de l’apprentissage ; étudiants ; établissements d’enseignement supérieur