Using ChatGPT to Score Essays and Short-Form Constructed Responses

📄 arXiv: 2408.09540v1 📥 PDF

作者: Mark D. Shermis

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-08-18

备注: 35 pages, 8 tables, 2 Figures, 27 references

💡 一句话要点

评估ChatGPT在作文和简答题评分中的表现，探索其作为辅助评分工具的潜力

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

关键词: ChatGPT 自动评分 作文评分 大型语言模型 教育评估

📋 核心要点

  1. 现有作文和简答题评分方法存在效率和一致性问题，人工评分耗时且主观，传统机器评分模型泛化能力有限。
  2. 本研究探索使用ChatGPT大型语言模型进行自动评分，旨在评估其在评分准确性和效率方面与人工评分和传统机器评分的差距。
  3. 实验结果表明，ChatGPT在某些数据集上表现接近人工评分，但整体性能不稳定，需要进一步优化以解决偏差和确保公平性。

📝 摘要（中文）

本研究旨在评估ChatGPT的大型语言模型在评分准确性方面是否能与ASAP竞赛中的人工评分和机器评分相媲美。研究重点关注包括线性回归、随机森林、梯度提升和boost在内的各种预测模型。使用二次加权Kappa（QWK）指标，将ChatGPT的性能与人工评分员进行比较。结果表明，虽然ChatGPT的梯度提升模型在某些数据集上获得了接近人工评分员的QWK值，但其整体性能不稳定，且通常低于人工评分。该研究强调需要进一步改进，特别是在处理偏差和确保评分公平性方面。尽管存在这些挑战，ChatGPT在评分效率方面表现出潜力，尤其是在特定领域进行微调后。研究结论是，ChatGPT可以作为人工评分的补充，但需要进一步开发才能可靠地用于高风险评估。未来的研究应提高模型准确性，解决伦理问题，并探索结合ChatGPT与经验方法的混合模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估ChatGPT在作文和简答题自动评分任务中的能力。现有方法，如人工评分，存在耗时、主观性强等问题。传统的机器评分模型，如线性回归、随机森林等，在泛化能力和理解复杂文本方面存在局限性。因此，需要探索更高效、更准确的自动评分方法。

核心思路：论文的核心思路是利用ChatGPT强大的语言理解和生成能力，直接对作文和简答题进行评分。通过将ChatGPT作为一个评分模型，评估其在不同数据集上的评分准确性，并与人工评分和传统机器评分进行比较。这种方法旨在利用大型语言模型的优势，提高评分效率和一致性。

技术框架：研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 数据准备：使用ASAP竞赛的数据集，包括不同类型的作文和简答题。2) 模型训练/评估：使用ChatGPT作为评分模型，并采用不同的预测模型（线性回归、随机森林、梯度提升、boost）进行评估。3) 性能评估：使用二次加权Kappa（QWK）指标评估ChatGPT的评分准确性，并与人工评分员的评分进行比较。4) 结果分析：分析ChatGPT在不同数据集上的表现，找出其优势和不足。

关键创新：论文的关键创新在于首次系统性地评估了ChatGPT在作文和简答题自动评分任务中的潜力。与传统的机器评分方法相比，ChatGPT具有更强的语言理解能力和生成能力，可以直接对文本进行评分，而无需进行复杂的特征工程。此外，论文还探索了不同的预测模型，以提高ChatGPT的评分准确性。

关键设计：研究的关键设计包括：1) 使用二次加权Kappa（QWK）作为评估指标，以衡量评分员之间的一致性。2) 采用不同的预测模型（线性回归、随机森林、梯度提升、boost）来优化ChatGPT的评分性能。3) 对ChatGPT的评分结果进行详细分析，找出其优势和不足，并提出改进建议。4) 重点关注ChatGPT在处理偏差和确保评分公平性方面的问题。

📊 实验亮点

实验结果表明，ChatGPT的梯度提升模型在某些数据集上获得了接近人工评分员的QWK值，表明其在特定情况下具有一定的评分能力。然而，ChatGPT的整体性能不稳定，且通常低于人工评分，表明其仍需进一步改进。研究强调了ChatGPT在处理偏差和确保评分公平性方面面临的挑战。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于教育领域，例如辅助教师进行作文和简答题的评分，提高评分效率和一致性。此外，还可以用于在线教育平台，为学生提供自动评分和反馈。未来，通过进一步优化模型和解决伦理问题，ChatGPT有望成为高风险评估中可靠的评分工具。

📄 摘要（原文）

This study aimed to determine if ChatGPT's large language models could match the scoring accuracy of human and machine scores from the ASAP competition. The investigation focused on various prediction models, including linear regression, random forest, gradient boost, and boost. ChatGPT's performance was evaluated against human raters using quadratic weighted kappa (QWK) metrics. Results indicated that while ChatGPT's gradient boost model achieved QWKs close to human raters for some data sets, its overall performance was inconsistent and often lower than human scores. The study highlighted the need for further refinement, particularly in handling biases and ensuring scoring fairness. Despite these challenges, ChatGPT demonstrated potential for scoring efficiency, especially with domain-specific fine-tuning. The study concludes that ChatGPT can complement human scoring but requires additional development to be reliable for high-stakes assessments. Future research should improve model accuracy, address ethical considerations, and explore hybrid models combining ChatGPT with empirical methods.