CodEv: An Automated Grading Framework Leveraging Large Language Models for Consistent and Constructive Feedback

📄 arXiv: 2501.10421v1 📥 PDF

作者: En-Qi Tseng, Pei-Cing Huang, Chan Hsu, Peng-Yi Wu, Chan-Tung Ku, Yihuang Kang

分类: cs.CY, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2025-01-10

DOI: 10.1109/BigData62323.2024.10825949

💡 一句话要点

CodEv：利用大语言模型实现一致且有建设性的自动化编程作业评分框架

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

关键词: 自动化评分 大语言模型 思维链提示 模型集成 编程教育 代码审查 一致性测试

📋 核心要点

  1. 编程作业评分对于指导学生提高编程技能至关重要，但人工评分耗时且主观性强，难以保证一致性。
  2. CodEv框架利用大语言模型，结合思维链提示和模型集成，模拟人类评分过程，提供更准确和一致的评分。
  3. 实验表明，CodEv框架使用较小的LLMs即可达到与人工评分相当的结果，验证了其有效性和可靠性。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种自动化评分框架CodEv，它利用大型语言模型（LLMs）来提供一致且有建设性的反馈，旨在指导学生提高编程技能和代码风格。我们结合了思维链（CoT）提示技术，以增强LLMs的推理能力，并确保评分与人工评估对齐。我们的框架还集成了LLM集成方法，以提高分数的准确性和一致性，以及一致性测试，以提供可靠的反馈和代码审查意见。结果表明，通过使用较小的LLMs，该框架可以产生与人工评估员相当的评分结果。LLMs的评估和一致性测试进一步验证了我们的方法，证实了生成的分数和反馈的可靠性。

🔬 方法详解

问题定义：编程作业的自动评分是一个重要但具有挑战性的任务。传统的手动评分耗时且容易受到评分者主观因素的影响，导致评分标准不一致。现有的自动评分方法可能无法提供足够细致和有建设性的反馈，难以有效帮助学生提高编程能力。

核心思路：CodEv的核心思路是利用大语言模型（LLMs）强大的推理和生成能力，模拟人类专家对代码进行评估和提供反馈的过程。通过精心设计的提示工程（Prompt Engineering）和模型集成，提高评分的准确性和一致性，并生成更具指导意义的反馈意见。

技术框架：CodEv框架主要包含以下几个模块：1) 代码接收模块：接收学生提交的编程作业代码。2) CoT提示模块：使用Chain of Thought (CoT) prompting技术，引导LLM逐步分析代码，模拟人类的思考过程。3) LLM集成模块：采用多个LLM进行集成，通过投票或加权平均等方式，提高评分的鲁棒性和准确性。4) 一致性测试模块：对LLM的评分结果进行一致性测试，确保评分的可靠性。5) 反馈生成模块：根据LLM的分析结果，生成详细的评分和反馈意见。

关键创新：CodEv的关键创新在于将Chain of Thought prompting和LLM集成技术应用于编程作业的自动评分。CoT prompting能够引导LLM进行更深入的推理，提高评分的准确性。LLM集成则可以减少单个LLM的偏差，提高评分的鲁棒性和一致性。与传统的基于规则或机器学习的自动评分方法相比，CodEv能够提供更自然和更具指导意义的反馈。

关键设计：在CoT提示方面，设计了详细的提示模板，引导LLM分析代码的功能、逻辑、风格等方面。在LLM集成方面，采用了多个不同规模和架构的LLM，并根据其性能进行加权。在一致性测试方面，采用了多种指标，如评分的方差、反馈意见的相似度等。

📊 实验亮点

实验结果表明，CodEv框架使用较小的LLMs即可达到与人工评分员相当的评分结果，在评分准确性和一致性方面表现出色。通过与人工评分的对比，验证了CodEv框架的有效性和可靠性。一致性测试结果也表明，CodEv框架能够提供可靠的评分和反馈。

🎯 应用场景

CodEv框架可广泛应用于在线编程教育平台、编程竞赛、企业内部代码审查等场景。它可以减轻教师的评分负担，提高评分效率和一致性，并为学生提供及时和个性化的反馈，从而促进学生的编程能力提升。未来，CodEv还可以扩展到支持更多编程语言和更复杂的编程任务。

📄 摘要（原文）

Grading programming assignments is crucial for guiding students to improve their programming skills and coding styles. This study presents an automated grading framework, CodEv, which leverages Large Language Models (LLMs) to provide consistent and constructive feedback. We incorporate Chain of Thought (CoT) prompting techniques to enhance the reasoning capabilities of LLMs and ensure that the grading is aligned with human evaluation. Our framework also integrates LLM ensembles to improve the accuracy and consistency of scores, along with agreement tests to deliver reliable feedback and code review comments. The results demonstrate that the framework can yield grading results comparable to human evaluators, by using smaller LLMs. Evaluation and consistency tests of the LLMs further validate our approach, confirming the reliability of the generated scores and feedback.