論文の概要: Grading Massive Open Online Courses Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11102v1
• Date: Sun, 16 Jun 2024 23:42:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 18:53:41.185812
• Title: Grading Massive Open Online Courses Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた大規模オープンオンラインコースのグラディング
• Authors: Shahriar Golchin, Nikhil Garuda, Christopher Impey, Matthew Wenger,
• Abstract要約: 大規模なオープンオンラインコース(MOOC)は、コンピュータとインターネットアクセスを持つ人なら誰でも無料で教育を受けられる。 ピアグレーディング(Peergrading)は、しばしば直感的なルーリックによって導かれるもので、選択の方法である。 大規模言語モデル(LLM)を用いてMOOCのピアグレーディングを置き換えることの実現可能性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0936354370614607
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Massive open online courses (MOOCs) offer free education globally to anyone with a computer and internet access. Despite this democratization of learning, the massive enrollment in these courses makes it impractical for one instructor to assess every student's writing assignment. As a result, peer grading, often guided by a straightforward rubric, is the method of choice. While convenient, peer grading often falls short in terms of reliability and validity. In this study, we explore the feasibility of using large language models (LLMs) to replace peer grading in MOOCs. Specifically, we use two LLMs, GPT-4 and GPT-3.5, across three MOOCs: Introductory Astronomy, Astrobiology, and the History and Philosophy of Astronomy. To instruct LLMs, we use three different prompts based on the zero-shot chain-of-thought (ZCoT) prompting technique: (1) ZCoT with instructor-provided correct answers, (2) ZCoT with both instructor-provided correct answers and rubrics, and (3) ZCoT with instructor-provided correct answers and LLM-generated rubrics. Tested on 18 settings, our results show that ZCoT, when augmented with instructor-provided correct answers and rubrics, produces grades that are more aligned with those assigned by instructors compared to peer grading. Finally, our findings indicate a promising potential for automated grading systems in MOOCs, especially in subjects with well-defined rubrics, to improve the learning experience for millions of online learners worldwide.
• Abstract（参考訳）: 大規模なオープンオンラインコース(MOOC)は、コンピュータとインターネットアクセスを持つ人なら誰でも無料で教育を受けられる。 このような学習の民主化にもかかわらず、これらの講座への大規模な入学は、一人の教官がすべての学生の筆記課題を評価するのを非現実的にする。 結果として、素直なルーリックによって導かれるピアグレーディングが、選択の方法である。 便利だが、ピアグレーディングは信頼性と妥当性の点で不足することが多い。 本研究では,MOOCにおけるピアグレーディングの代替として,大規模言語モデル(LLM)の利用の可能性を検討する。 具体的には、3つのMOOC(Introductory Astronomy, Astrobiology, and the History and Philosophy of Astronomy)にまたがる2つのLCM(GPT-4, GPT-3.5)を用いる。 LLMのインストラクションには,(1)インストラクタが提供する正解がZCoT,(2)インストラクタが提供する正解がZCoT,(3)インストラクタが提供する正解がZCoT,(3)インストラクタが生成した正解がZCoTである。 その結果,ZCoTはインストラクターが提案する正解とルーブリックを付加すると,ピアグレーティングよりもインストラクターが割り当てたものとより整合した成績が得られた。 最後に,MOOCにおける自動学習システム,特に明確に定義されたルーリックの被験者が,世界中の何百万人ものオンライン学習者の学習体験を改善する上で有望な可能性を示唆した。

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