論文の概要: Distilling ChatGPT for Explainable Automated Student Answer Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12962v2
• Date: Tue, 24 Oct 2023 10:59:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 00:53:12.510349
• Title: Distilling ChatGPT for Explainable Automated Student Answer Assessment
• Title（参考訳）: chatgptを蒸留して自動解答評価を行う
• Authors: Jiazheng Li, Lin Gui, Yuxiang Zhou, David West, Cesare Aloisi, Yulan He
• Abstract要約: 本稿では,最先端の大規模言語モデルであるChatGPTを用いて,学生の回答スコアリングと合理性生成の同時タスクを探索する新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,ChatGPTと比較してQWK全体のスコアを11%改善することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.604476650824516
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Providing explainable and faithful feedback is crucial for automated student answer assessment. In this paper, we introduce a novel framework that explores using ChatGPT, a cutting-edge large language model, for the concurrent tasks of student answer scoring and rationale generation. We identify the appropriate instructions by prompting ChatGPT with different templates to collect the rationales, where inconsistent rationales are refined to align with marking standards. The refined ChatGPT outputs enable us to fine-tune a smaller language model that simultaneously assesses student answers and provides rationales. Extensive experiments on the benchmark dataset show that the proposed method improves the overall QWK score by 11% compared to ChatGPT. Furthermore, our thorough analysis and human evaluation demonstrate that the rationales generated by our proposed method are comparable to those of ChatGPT. Our approach provides a viable solution to achieve explainable automated assessment in education. Code available at https://github.com/lijiazheng99/aera.
• Abstract（参考訳）: 説明可能で忠実なフィードバックを提供することは,学生の回答自動評価に不可欠である。 本稿では,最先端の大規模言語モデルであるChatGPTを用いて,学生の回答スコアリングと合理性生成の同時処理を行う新しいフレームワークを提案する。 そこで我々は,ChatGPTに異なるテンプレートを付けて,一貫性のない有理を改良してマーキング基準に適合させることにより,適切な指示を識別する。 洗練されたChatGPT出力により、学生の回答を同時に評価し、合理的な結果を提供する、より小さな言語モデルを微調整できる。 ベンチマークデータセットの広範な実験により,提案手法はchatgptと比較してqwk全体のスコアを11%向上させた。 さらに,提案手法によって得られた理論的根拠がchatgptに匹敵することを示した。 このアプローチは,教育における説明可能な自動評価を実現するための有効なソリューションを提供する。 コードはhttps://github.com/lijiazheng99/aeraで入手できる。

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