論文の概要: Empirical Study of Large Language Models as Automated Essay Scoring
Tools in English Composition__Taking TOEFL Independent Writing Task for
Example
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03401v1
- Date: Sun, 7 Jan 2024 07:13:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-09 19:16:11.622911
- Title: Empirical Study of Large Language Models as Automated Essay Scoring
Tools in English Composition__Taking TOEFL Independent Writing Task for
Example
- Title（参考訳）: 英語コンポジション__Taking TOEFL独立筆記課題における自動評価ツールとしての大規模言語モデルの実証的研究
- Authors: Wei Xia, Shaoguang Mao, Chanjing Zheng
- Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデルの顕著な代表者であるChatGPTの機能と制約を評価することを目的とする。
本研究はChatGPTを用いて,小さなサンプルサイズであっても,英語エッセイの自動評価を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.220438332156114
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models have demonstrated exceptional capabilities in tasks
involving natural language generation, reasoning, and comprehension. This study
aims to construct prompts and comments grounded in the diverse scoring criteria
delineated within the official TOEFL guide. The primary objective is to assess
the capabilities and constraints of ChatGPT, a prominent representative of
large language models, within the context of automated essay scoring. The
prevailing methodologies for automated essay scoring involve the utilization of
deep neural networks, statistical machine learning techniques, and fine-tuning
pre-trained models. However, these techniques face challenges when applied to
different contexts or subjects, primarily due to their substantial data
requirements and limited adaptability to small sample sizes. In contrast, this
study employs ChatGPT to conduct an automated evaluation of English essays,
even with a small sample size, employing an experimental approach. The
empirical findings indicate that ChatGPT can provide operational functionality
for automated essay scoring, although the results exhibit a regression effect.
It is imperative to underscore that the effective design and implementation of
ChatGPT prompts necessitate a profound domain expertise and technical
proficiency, as these prompts are subject to specific threshold criteria.
Keywords: ChatGPT, Automated Essay Scoring, Prompt Learning, TOEFL Independent
Writing Task
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、自然言語生成、推論、理解を含むタスクにおいて例外的な機能を示した。
本研究の目的は,toefl公式ガイドに記載された多様なスコア基準に基づく提案とコメントの構築である。
主な目的は、大規模な言語モデルの顕著な代表であるChatGPTの機能と制約を、自動エッセイスコアの文脈内で評価することである。
自動エッセイスコアリングのための一般的な手法は、ディープニューラルネットワーク、統計的機械学習技術、微調整事前学習モデルの利用である。
しかしながら、これらのテクニックは、さまざまなコンテキストや主題に適用する場合、主にデータ要求の実質と小さなサンプルサイズへの適応性が制限されているため、課題に直面している。
対照的に,本研究ではchatgptを用いて,実験的な手法を用いて,小標本でも英語エッセイの自動評価を行う。
実験結果から,chatgptは自動エッセイスコアリングに操作機能を提供できることが示唆されたが,結果は回帰効果を示した。
chatgptの効果的な設計と実装は、これらのプロンプトが特定のしきい値基準に従うため、深いドメインの専門知識と技術能力を必要とすることを強調することが不可欠である。
キーワード:chatgpt、自動エッセイスコアリング、即興学習、toefl独立ライティングタスク
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