An Automated Explainable Educational Assessment System Built on LLMs

📄 arXiv: 2412.13381v1 📥 PDF

作者: Jiazheng Li, Artem Bobrov, David West, Cesare Aloisi, Yulan He

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-17

备注: Accepted to AAAI 2025

💡 一句话要点

AERA Chat：基于LLM的自动化、可解释教育评估系统

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

关键词: 大型语言模型 教育评估 自动化评估 可解释性 可视化 人机交互 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有自动化教育评估系统缺乏可解释性，且人工标注成本高昂，限制了其应用。
  2. AERA Chat利用LLM自动生成评分和解释，提供可视化界面，增强评估过程的透明度和效率。
  3. 该系统提供评估准确性和LLM解释质量的洞察，并提供高级可视化工具，便于用户验证评估结果。

📝 摘要（中文）

本文介绍AERA Chat，一个自动化且可解释的教育评估系统，专为学生回答的交互式和可视化评估而设计。该系统利用大型语言模型（LLMs）生成自动评分和原理性解释，旨在解决自动化教育评估中解释性有限以及注释成本高昂的挑战。用户可以输入问题和学生答案，系统为教育工作者和研究人员提供关于评估准确性和LLM评估原理质量的深入见解。此外，该系统还提供高级可视化和强大的评估工具，增强了教育评估的可用性，并促进了高效的原理验证。演示视频可在https://youtu.be/qUSjz-sxlBc 找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自动化教育评估中解释性不足和标注成本过高的问题。现有的自动化评估方法通常缺乏透明度，难以让教育者理解评分依据，而人工标注耗时耗力，限制了大规模应用。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的强大能力，自动生成评分和解释。通过让LLM提供评分的理由，增强评估过程的可解释性，并降低人工标注的需求。同时，提供可视化界面，方便用户理解和验证评估结果。

技术框架：AERA Chat系统的整体框架包含以下几个主要模块：1) 问题和学生答案输入模块；2) 基于LLM的自动评分模块；3) 基于LLM的原理性解释生成模块；4) 可视化展示模块；5) 评估工具模块。用户输入问题和学生答案后，系统利用LLM进行自动评分，并生成评分的理由。然后，通过可视化界面展示评分结果和解释，并提供评估工具，方便用户验证评估的准确性和LLM解释的质量。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM应用于教育评估领域，并着重解决了可解释性问题。与传统的自动化评估方法相比，AERA Chat能够提供评分的理由，增强了评估过程的透明度，并降低了人工标注的需求。此外，该系统还提供了高级可视化和评估工具，方便用户理解和验证评估结果。

关键设计：论文中没有明确给出关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。具体LLM的选择和训练方式未知，评估工具的具体功能也未知。这些细节需要在论文的后续版本或相关文档中进一步说明。

📊 实验亮点

由于是demo系统，论文没有提供具体的性能数据。亮点在于展示了LLM在教育评估中的应用潜力，并提供了一个可交互的平台，方便用户体验和验证LLM评估的准确性和可解释性。通过可视化界面和评估工具，用户可以深入了解LLM的评分依据，并对评估结果进行验证。

🎯 应用场景

AERA Chat可应用于各种教育场景，例如在线考试、作业批改、课程评估等。它可以帮助教育工作者更高效地评估学生的学习成果，并提供个性化的反馈。此外，该系统还可以用于研究LLM在教育评估中的应用，为未来的教育技术发展提供参考。

📄 摘要（原文）

In this demo, we present AERA Chat, an automated and explainable educational assessment system designed for interactive and visual evaluations of student responses. This system leverages large language models (LLMs) to generate automated marking and rationale explanations, addressing the challenge of limited explainability in automated educational assessment and the high costs associated with annotation. Our system allows users to input questions and student answers, providing educators and researchers with insights into assessment accuracy and the quality of LLM-assessed rationales. Additionally, it offers advanced visualization and robust evaluation tools, enhancing the usability for educational assessment and facilitating efficient rationale verification. Our demo video can be found at https://youtu.be/qUSjz-sxlBc.