論文の概要: AutoSCORE: Enhancing Automated Scoring with Multi-Agent Large Language Models via Structured Component Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21910v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 05:45:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.212691
• Title: AutoSCORE: Enhancing Automated Scoring with Multi-Agent Large Language Models via Structured Component Recognition
• Title（参考訳）: AutoSCORE:構造化コンポーネント認識によるマルチエージェント大言語モデルによる自動スコーリングの強化
• Authors: Yun Wang, Zhaojun Ding, Xuansheng Wu, Siyue Sun, Ninghao Liu, Xiaoming Zhai,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自動スコアリングにおいて大きな可能性を示している。 エンド・ツー・エンドのレーダとしての使用は、低い正確性、迅速な感度、限定的な解釈可能性、ルーリックなミスアライメントといった課題に直面している。 本稿では,多エージェント LLM フレームワークである AutoSCORE を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.312190686305588
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated scoring plays a crucial role in education by reducing the reliance on human raters, offering scalable and immediate evaluation of student work. While large language models (LLMs) have shown strong potential in this task, their use as end-to-end raters faces challenges such as low accuracy, prompt sensitivity, limited interpretability, and rubric misalignment. These issues hinder the implementation of LLM-based automated scoring in assessment practice. To address the limitations, we propose AutoSCORE, a multi-agent LLM framework enhancing automated scoring via rubric-aligned Structured COmponent REcognition. With two agents, AutoSCORE first extracts rubric-relevant components from student responses and encodes them into a structured representation (i.e., Scoring Rubric Component Extraction Agent), which is then used to assign final scores (i.e., Scoring Agent). This design ensures that model reasoning follows a human-like grading process, enhancing interpretability and robustness. We evaluate AutoSCORE on four benchmark datasets from the ASAP benchmark, using both proprietary and open-source LLMs (GPT-4o, LLaMA-3.1-8B, and LLaMA-3.1-70B). Across diverse tasks and rubrics, AutoSCORE consistently improves scoring accuracy, human-machine agreement (QWK, correlations), and error metrics (MAE, RMSE) compared to single-agent baselines, with particularly strong benefits on complex, multi-dimensional rubrics, and especially large relative gains on smaller LLMs. These results demonstrate that structured component recognition combined with multi-agent design offers a scalable, reliable, and interpretable solution for automated scoring.
• Abstract（参考訳）: 自動スコアリングは、人間のラッカーへの依存を減らし、スケーラブルで即時的な学生作業の評価を提供することによって、教育において重要な役割を担っている。 大規模言語モデル(LLM)はこのタスクに強い可能性を示しているが、エンド・ツー・エンドのレーダとしての使用は、低い精度、迅速な感度、限定的な解釈可能性、ルーリックなミスアライメントといった課題に直面している。 これらの課題は、評価実践におけるLLMに基づく自動スコアリングの実装を妨げる。 この制限に対処するため,多エージェントLLMフレームワークであるAutoSCOREを提案する。 2つのエージェントで、AutoSCOREはまず学生の反応からルブリック関連成分を抽出し、それらを構造化された表現(Scoring Rubric Component extract Agent)にエンコードし、最終的なスコア(Scoring Agent)を割り当てる。 この設計は、モデル推論が人間のような格付けプロセスに従うことを保証し、解釈可能性と堅牢性を高める。 我々は,ASAPベンチマークの4つのベンチマークデータセット上で,プロプライエタリおよびオープンソースLLM(GPT-4o,LLaMA-3.1-8B,LLaMA-3.1-70B)を用いてAutoSCOREを評価する。 多様なタスクやルーブリックにまたがって、AutoSCOREは、シングルエージェントベースラインと比較して、スコアの精度、人間-機械の合意(QWK、相関)、エラーメトリクス(MAE、RMSE)を一貫して改善し、特に複雑な多次元ルーブリック、特により小さなLLMにおける大きな相対的な利得に強い恩恵を与える。 これらの結果は、構造化されたコンポーネント認識とマルチエージェント設計を組み合わせることで、自動スコアリングのためのスケーラブルで信頼性があり、解釈可能なソリューションが提供されることを示している。

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