論文の概要: Unveiling Scoring Processes: Dissecting the Differences between LLMs and Human Graders in Automatic Scoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18328v1
- Date: Thu, 4 Jul 2024 22:26:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-05 01:25:56.808059
- Title: Unveiling Scoring Processes: Dissecting the Differences between LLMs and Human Graders in Automatic Scoring
- Title（参考訳）: 発声過程の解き方:自動発声におけるLLMと人格差の判別
- Authors: Xuansheng Wu, Padmaja Pravin Saraf, Gyeong-Geon Lee, Ehsan Latif, Ninghao Liu, Xiaoming Zhai,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、構築された応答評価のための自動スコアリングを行う上で、強力な可能性を示している。
人間によってランク付けされた構築された応答は、通常、与えられた格付けされたルーリックに基づいているが、LSMがスコアを割り当てる方法はほとんど不明である。
本稿では,理科の課題に対する学生の書面回答と人間のスコアとの整合性を評価するために,LLMが用いたグレーディングルーブリックを明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.7782670140939
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated strong potential in performing automatic scoring for constructed response assessments. While constructed responses graded by humans are usually based on given grading rubrics, the methods by which LLMs assign scores remain largely unclear. It is also uncertain how closely AI's scoring process mirrors that of humans, or if it adheres to the same grading criteria. To address this gap, this paper uncovers the grading rubrics that LLMs used to score students' written responses to science tasks and their alignment with human scores. We also examine whether enhancing the alignments can improve scoring accuracy. Specifically, we prompt LLMs to generate analytic rubrics that they use to assign scores and study the alignment gap with human grading rubrics. Based on a series of experiments with various configurations of LLM settings, we reveal a notable alignment gap between human and LLM graders. While LLMs can adapt quickly to scoring tasks, they often resort to shortcuts, bypassing deeper logical reasoning expected in human grading. We found that incorporating high-quality analytical rubrics designed to reflect human grading logic can mitigate this gap and enhance LLMs' scoring accuracy. These results caution against the simplistic application of LLMs in science education and highlight the importance of aligning LLM outputs with human expectations to ensure efficient and accurate automatic scoring.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、構築された応答評価のための自動スコアリングを行う上で、強力な可能性を示している。
人間によってランク付けされた構築された応答は、通常、与えられた格付けされたルーリックに基づいているが、LSMがスコアを割り当てる方法はほとんど不明である。
また、AIのスコアリングプロセスが人間のスコアリングにどの程度近いか、あるいはそれが同じ格付け基準に準拠しているかどうかも不明である。
このギャップに対処するため,本論文では,理科授業における学生の書面回答と人間のスコアとの整合性を評価するために,LLMが用いた難解さを明らかにした。
また,アライメントの強化によってスコアリング精度が向上するかどうかについても検討した。
具体的には, LLMに対して, スコアを割り当てたり, 人間のグルーブとのアライメントギャップを調べたりするために使用する解析的ルーブリックを生成するよう促す。
LLM設定の様々な設定による一連の実験に基づいて、人間とLLMのグリーマー間の顕著なアライメントギャップを明らかにする。
LLMはスコアリングタスクに迅速に適応できるが、人間の格付けで期待されるより深い論理的推論を回避し、ショートカットを利用することが多い。
人間の格付け論理を反映した高品質な解析ルーブリックを組み込むことで、このギャップを緩和し、LLMのスコアリング精度を高めることができることがわかった。
これらの結果は,理科教育におけるLLMの簡便な適用に注意し,LLMのアウトプットを人間の期待に合わせることの重要性を強調し,効率的かつ正確な自動スコアリングを実現する。
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