論文の概要: Real-Time Automated Answer Scoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09004v1
• Date: Thu, 13 Oct 2022 20:19:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 16:40:06.372379
• Title: Real-Time Automated Answer Scoring
• Title（参考訳）: リアルタイム自動回答スコアリング
• Authors: Akash Nagaraj, Mukund Sood and Gowri Srinivasa
• Abstract要約: 目的は、回答の形で学生から生のインプットを受け取り、回答を前処理し、自動的に回答を得点することである。 我々はこれをリアルタイムに作成し、回答に関して著者の進歩の「スナップショット」をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, the role of big data analytics has exponentially grown and is now slowly making its way into the education industry. Several attempts are being made in this sphere in order to improve the quality of education being provided to students and while many collaborations have been carried out before, automated scoring of answers has been explored to a rather limited extent. One of the biggest hurdles to choosing constructed-response assessments over multiple-choice assessments is the effort and large cost that comes with their evaluation and this is precisely the issue that this project aims to solve. The aim is to accept raw-input from the student in the form of their answer, preprocess the answer, and automatically score the answer. In addition, we have made this a real-time system that captures "snapshots" of the writer's progress with respect to the answer, allowing us to unearth trends with respect to the way a student thinks, and how the student has arrived at their final answer.
• Abstract（参考訳）: 近年、ビッグデータ分析の役割は指数関数的に拡大し、教育業界に徐々に浸透しつつある。 この領域では、学生に提供される教育の質を向上させるためにいくつかの試みが行われており、これまで多くのコラボレーションが行われてきたが、回答の自動スコアリングは、かなり限られた範囲で研究されている。 複数選択評価よりもビルド・レスポンス・アセスメントを選択する上で最大のハードルは、その評価に伴う労力とコストであり、これはまさにこのプロジェクトが解決しようとしている問題である。 目的は、回答の形で学生から生のインプットを受け取り、回答を前処理し、自動的に回答を得点することである。 さらに,本システムでは,回答に対する著者の進捗状況をリアルタイムに把握し,学生の考え,学生が最終回答にどう到達したか,といった傾向を把握できるようにした。

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