BATARI Quantum AI Evidence Engine
Mendukung analisis evidence asesmen, kalibrasi confidence, konsistensi sinyal, rekomendasi rubrik, dan prioritas review; tidak memfinalkan keputusan akademik dan tidak menggantikan pertimbangan profesional guru.
Batasan sistem
- Tidak menggunakan komputer kuantum/QPU.
- Skor AI adalah rekomendasi dan wajib diverifikasi guru.
- Confidence turun ketika evidence terbatas, rubrik/lembaga acuan tidak memadai, jawaban terlalu singkat, sinyal model tidak konsisten, atau engine lokal dan eksternal berbeda jauh.
- Tidak melakukan inferensi atribut sensitif, diagnosis, atau penilaian karakter dari satu sinyal perilaku.
- Setiap rekomendasi esai/projek menyimpan provenance engine, confidence, risk flag, dan wajib human review.
- AI tidak boleh menebak identitas, kondisi pribadi, atau atribut sensitif siswa.
AI tidak boleh menjadi satu-satunya dasar nilai, kelulusan, remedial, atau tindakan yang berdampak pada siswa.
Alur Quantum AI Evidence Engine
Local Evidence
Rubrik, jawaban acuan, panjang jawaban, coverage dan reasoning.
External AI
Opsional bila Admin mengkonfigurasi API; keluaran diperlakukan sebagai rekomendasi.
Confidence Guard
Confidence rendah membatasi pengaruh rekomendasi eksternal.
Teacher Review
Guru memeriksa evidence, risk flags, feedback dan nilai sebelum persetujuan.
AI Governance
Govern
Kebijakan, role, audit, provenance, dan human accountability.
Map
Tujuan asesmen, rubrik, evidence, konteks, dan dampak keputusan.
Measure
Confidence, uncertainty, evidence adequacy, calibration, disagreement, stability, grade, dan risk flags.
Manage
Human review, override beralasan, remedial/pengayaan, monitoring drift, dan pembaruan model.
Referensi tata kelola
Yang tidak diklaim
Nama “Quantum AI” pada BATARI merujuk pada pendekatan quantum-inspired untuk state/confidence dan penggabungan sinyal evidence. Implementasi ini tidak menjalankan QPU atau komputer kuantum dan tidak mengklaim keunggulan komputasi kuantum.
