Large Language Models as Partners in Student Essay Evaluation

📄 arXiv: 2405.18632v1 📥 PDF

作者: Toru Ishida, Tongxi Liu, Hailong Wang, William K. Cheung

分类: cs.CY, cs.AI

发布日期: 2024-05-28

💡 一句话要点

利用大语言模型作为伙伴，提升学生论文评估效率与质量

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 论文评估 教育评估 自然语言处理 人工智能

📋 核心要点

  1. 传统论文评估耗时费力，教师负担重，需要更高效的评估方法。
  2. 论文探索将LLM作为评估伙伴，通过不同指导方式，提升评估效率和质量。
  3. 实验表明，在特定指导下，LLM评估与教师评估高度相关，并能提供互补视角。

📝 摘要（中文）

随着研讨课程中综合评估的重要性日益增加，对高效、公平的评估方法的需求也在增长，以减轻教师的工作负担。本文利用大语言模型（LLM）对实际学生论文进行了评估，包括三种场景：1) 不提供评分标准等指导；2) 提供预先设定的评分标准；3) 通过论文的成对比较。对结果的定量分析表明，在预先设定评分标准的成对比较场景中，LLM的评估与教师的评估之间存在很强的相关性，但评估的质量和稳定性仍然存在问题。因此，我们对LLM的评估意见进行了定性分析，表明：1) LLM可以达到教师的评估能力；2) LLM评估的变化应被解释为多样性而非混乱；3) 人类和LLM的评估可能不同且互补。总之，本文认为LLM不应仅仅被视为教师的助手，而应被视为评估委员会中的伙伴，并概述了进一步研究的方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决研讨课程中学生论文评估效率低、教师工作负担重的问题。现有方法依赖人工评估，耗时且可能存在主观偏差，难以满足日益增长的评估需求。因此，需要一种更高效、更客观的评估方法来辅助教师进行论文评估。

核心思路：论文的核心思路是将大型语言模型（LLM）作为评估伙伴，通过模拟教师的评估过程，自动对学生论文进行评估。通过探索不同的指导方式（无指导、提供评分标准、成对比较），研究LLM在不同场景下的评估表现，并分析其与教师评估的差异和互补性。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 数据收集：收集实际学生论文作为评估对象。2) LLM评估：使用LLM在三种场景下对论文进行评估：a) 无指导：直接让LLM对论文进行评估；b) 提供评分标准：向LLM提供预先设定的评分标准，指导其进行评估；c) 成对比较：让LLM对两篇论文进行比较，判断哪篇更好。3) 结果分析：对LLM的评估结果进行定量和定性分析，包括与教师评估的相关性分析、评估意见的质量分析等。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 将LLM应用于学生论文评估领域，探索了LLM作为评估伙伴的可能性。2) 提出了三种不同的LLM评估场景，研究了不同指导方式对LLM评估效果的影响。3) 通过定量和定性分析，深入研究了LLM评估与教师评估的差异和互补性，为LLM在教育评估领域的应用提供了新的视角。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择了合适的LLM模型（具体模型未知）。2) 设计了三种不同的LLM评估场景，以探索不同指导方式的影响。3) 采用了定量和定性相结合的分析方法，全面评估LLM的评估效果。4) 具体的评分标准、成对比较的实现方式、以及LLM的prompt设计等技术细节未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，在预先设定评分标准的成对比较场景中，LLM的评估与教师的评估之间存在很强的相关性。定性分析表明，LLM可以达到教师的评估能力，且LLM评估的变化应被解释为多样性而非混乱。人类和LLM的评估可能不同且互补，为学生提供更全面的反馈。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于在线教育平台、高校课程评估等领域，辅助教师进行学生论文评估，提高评估效率和公平性。通过结合LLM和教师的评估意见，可以为学生提供更全面、更个性化的反馈，促进学生的学习和发展。未来，可以将该方法推广到其他类型的作业评估，甚至个性化教学辅导。

📄 摘要（原文）

As the importance of comprehensive evaluation in workshop courses increases, there is a growing demand for efficient and fair assessment methods that reduce the workload for faculty members. This paper presents an evaluation conducted with Large Language Models (LLMs) using actual student essays in three scenarios: 1) without providing guidance such as rubrics, 2) with pre-specified rubrics, and 3) through pairwise comparison of essays. Quantitative analysis of the results revealed a strong correlation between LLM and faculty member assessments in the pairwise comparison scenario with pre-specified rubrics, although concerns about the quality and stability of evaluations remained. Therefore, we conducted a qualitative analysis of LLM assessment comments, showing that: 1) LLMs can match the assessment capabilities of faculty members, 2) variations in LLM assessments should be interpreted as diversity rather than confusion, and 3) assessments by humans and LLMs can differ and complement each other. In conclusion, this paper suggests that LLMs should not be seen merely as assistants to faculty members but as partners in evaluation committees and outlines directions for further research.