論文の概要: Automated Content Grading Using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04300v1
• Date: Wed, 8 Apr 2020 23:46:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 09:38:09.632751
• Title: Automated Content Grading Using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた自動コンテンツグラディング
• Authors: Rahul Kr Chauhan, Ravinder Saharan, Siddhartha Singh, Priti Sharma
• Abstract要約: 本研究プロジェクトは,技術科の学生による試験で書かれた理論的回答の段階付けを自動化するための原始的な実験である。 本稿では,機械学習におけるアルゴリズム的アプローチを用いて,試験回答論文の理論的内容を自動的に検証し,評価する方法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Grading of examination papers is a hectic, time-labor intensive task and is often subjected to inefficiency and bias in checking. This research project is a primitive experiment in the automation of grading of theoretical answers written in exams by students in technical courses which yet had continued to be human graded. In this paper, we show how the algorithmic approach in machine learning can be used to automatically examine and grade theoretical content in exam answer papers. Bag of words, their vectors & centroids, and a few semantic and lexical text features have been used overall. Machine learning models have been implemented on datasets manually built from exams given by graduating students enrolled in technical courses. These models have been compared to show the effectiveness of each model.
• Abstract（参考訳）: 試験論文の採点はヘキシーでタイムラベルの集中的な作業であり、検査の非効率とバイアスを被ることが多い。 この研究プロジェクトは、まだ人間による評価が続けられていない技術コースの学生による試験で書かれた理論的回答の段階付けを自動化するための原始的な実験である。 本稿では,機械学習におけるアルゴリズム的アプローチを用いて,試験回答論文の理論的内容を自動的に検証し,評価する方法について述べる。 単語のバグ、ベクトルとセントロイド、およびいくつかの意味的および語彙的テキスト特徴が全体として使用されている。 機械学習モデルは、技術科生が受講した試験から手作業で構築したデータセットに実装されている。 これらのモデルを比較して各モデルの有効性を示した。

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