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Verbesserung der automatisierten Essaybewertung: Eine neue Perspektive

Ein Modell verbessert die Bewertung von Aufsätzen, indem es die Überzeugungskraft von Argumenten beurteilt.

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Verbesserung derVerbesserung derEssay-BewertungArgumentstärke im Schreiben.Ein neues Modell bewertet die
Inhaltsverzeichnis

Automatisierte Essay-Bewertung ist schon seit vielen Jahren ein Thema in der Forschung und Entwicklung. Ihr Ziel ist es, Lehrern zu helfen, indem sie Essays schnell bewerten und nützliches Feedback für die Schüler geben. Viele bestehende Tools können zwar Grammatik und Rechtschreibung überprüfen, verpassen aber oft den wichtigen Punkt, wie überzeugend ein Argument in einem Text ist. Das kann viel Druck auf Lehrer ausüben, detailliertes Feedback darüber zu geben, wie Schüler ihre Argumente stärken können. Dieser Artikel erklärt ein neues Modell, das darauf abzielt, unsere Bewertung der Überzeugungskraft von Essays zu verbessern und den Schülern sinnvolles Feedback zu geben.

Hintergrund

Automatisierte Essay-Bewertung ist keine neue Idee. In den letzten fünf Jahrzehnten wurden viele Systeme entwickelt, die den Grundstein für die heutige Technik gelegt haben. Zum Beispiel werden viele Schüler, die Prüfungen wie den SAT oder GRE ablegen, ihre Essays von automatisierten Systemen bewerten lassen. Die meisten dieser Systeme geben eine einzige Punktzahl, die die Qualität eines Essays zusammenfasst, oft basierend auf bestehenden Daten, die sich auf die Gesamtqualität konzentrieren, anstatt auf spezifische Elemente.

Kürzlich wurde ein einzigartiger Datensatz namens PERSUADE erstellt. Dieser Datensatz enthält Essays, die hinsichtlich ihrer Überzeugungskraft bewertet wurden, was zu einer neuen Welle von Forschung geführt hat, die sich darauf konzentriert, vorherzusagen, wie überzeugend ein Argument ist. Dadurch ergeben sich neue Möglichkeiten für automatisiertes Feedback, das Schülern helfen kann, ihr Schreiben zu verbessern.

Verwandte Arbeiten

Im Bereich der automatisierten Essay-Bewertung hat sich einige Forschung über die reine Vergabe einer Punktzahl hinaus entwickelt. Hier sind einige Beispiele vorheriger Arbeiten:

  1. Identifizierung argumentativer Strukturen: 2014 erstellten Forscher einen Datensatz von Essays, um die Struktur von Argumenten besser zu verstehen. Sie identifizierten verschiedene Komponenten von Argumenten, was beim Studium des überzeugenden Schreibens half.

  2. Modellierung der Argumentstärke: 2015 wurde ein neues Modell eingeführt, das Essays danach bewertete, wie stark das Argument war. Dies beinhaltete einen Datensatz von Essays, der weitere Forschung in diesem Bereich anregen konnte.

  3. Vorhersage der Überzeugungskraft: 2018 wurde ein weiterer Datensatz veröffentlicht, der Argumente innerhalb von Essays basierend auf ihren Merkmalen kennzeichnete. Dies führte zu einem Modell, das neuronale Netze nutzte, um die Stärke dieser Komponenten zu bewerten.

  4. Vergleich der Argumentqualität: Die Forschung im Jahr 2019 konzentrierte sich auf den Vergleich der Qualität von Argumenten innerhalb von Essays. Ein Modell wurde entwickelt, das Punktzahlen basierend auf dem Vergleich zwischen Argumenten zuordnen konnte.

Das neue Modell

Das hier besprochene Modell heisst DeBERTeachingAssistant. Es nutzt fortschrittliche Techniken zur Analyse von Essays und vergibt Punktzahlen basierend auf der Überzeugungskraft der Argumente. Das Modell verbessert frühere Arbeiten, indem es Erkenntnisse aus verschiedenen Ansätzen kombiniert, um Essays effektiv zu bewerten.

Datenverarbeitung

Ein besonderer Fokus dieser Arbeit liegt darauf, wie mit Daten umgegangen wird. Das Modell betrachtet jedes Essay und extrahiert spezifische Elemente zur Analyse. Mithilfe dieser Elemente erstellt das Modell eine neue Version des Essays, die spezielle Marker enthält, die verschiedene Komponenten der Argumente anzeigen. Dadurch kann das Modell den notwendigen Kontext besser verstehen.

Das Ziel ist es, eine Punktzahl für jedes Element eines Arguments im Essay zu vergeben. Das Modell tut dies, indem es das Problem so behandelt, dass es aus der Struktur des Textes lernen kann, während es sich auf die Effektivität jedes Arguments konzentriert.

Modellauswahl

Das DeBERTaV3-Modell dient als Rückgrat dieser Arbeit. Dieses Modell hat Merkmale, die ihm helfen, Sprache effektiver zu verarbeiten. Zum Beispiel verwendet es eine Technik namens entangled attention, die es ihm ermöglicht, besser zu verstehen, wie verschiedene Teile des Textes zueinander in Beziehung stehen.

Dieses Modell ist zudem sehr gross, was Herausforderungen mit sich bringen kann. Es benötigt viel Speicher und Rechenleistung, was es für einige Forscher schwierig macht, effektiv zu trainieren. Es wurden jedoch mehrere Techniken eingesetzt, um diese Herausforderungen zu bewältigen, wie zum Beispiel:

  • Gemischte Präzisionstraining: Durch die Verwendung einer niedrigeren Präzision für die Berechnungen benötigt das Modell weniger Speicher und bleibt dabei genau.
  • Gradienten-Checkpointing: Diese Technik ermöglicht es dem Modell, während des Trainings Speicher zu sparen, indem nur wichtige Informationen gespeichert werden.
  • Gradientenakkumulation: Anstatt das Modell nach jedem kleinen Datenbatch zu aktualisieren, sammelt diese Methode Gradienten über mehrere Batches.

Ergebnisse

Das neue Modell zeigte vielversprechende Ergebnisse bei der Bewertung der Überzeugungskraft von Essays. Es übertraf ältere Modelle erheblich. Die Forscher verwendeten verschiedene Methoden, um Vorhersagen aus mehreren Modellen zu kombinieren, was zu einer besseren Gesamtleistung führte.

Darüber hinaus wurden spezielle Techniken wie Bagging, Boosting und Stacking untersucht, um die Ergebnisse weiter zu verbessern. Diese Methoden helfen, Probleme wie Varianz in den Vorhersagen zu beheben, indem mehrere Modelle zu einem stärkeren Modell kombiniert werden.

Praktische Implikationen

Dieses Projekt zielt darauf ab, Lehrern zu helfen, den Schülern besseres Feedback zu ihrem Schreiben zu geben. Durch die Verwendung dieses Modells können Lehrer sich auf die Teile des Essays konzentrieren, die verbessert werden müssen, wodurch ihr Feedback gezielter und effektiver wird. Das kann Zeit sparen und den Schülern helfen zu verstehen, wo sie ihre Argumente stärken können.

Infolgedessen hat das Modell das Potenzial, eine starke Partnerschaft zwischen automatisierten Systemen und dem Input von Lehrern zu schaffen. Durch die Kombination beider Perspektiven können Schüler detaillierteres und umsetzbares Feedback erhalten, wie sie ihr Schreiben verbessern können.

Zukünftige Richtungen

Für die Zukunft hofft das Forschungsteam, Erklärbare KI in ihr Modell zu integrieren. Das Ziel ist es, das Feedback der Maschine für die Schüler verständlicher zu machen. Die Idee ist, nicht nur Punktzahlen zu vergeben, sondern auch zu erklären, warum bestimmte Abschnitte des Essays auf eine bestimmte Weise bewertet werden.

Wenn das Modell beispielsweise ein schwaches Argument identifiziert, könnte es Feedback generieren, das das Problem erklärt. Das würde den Schülern helfen zu sehen, wo sie Änderungen vornehmen müssen und warum diese Änderungen wichtig sind.

Ausserdem plant das Team, Techniken zur Visualisierung der Aufmerksamkeit zu nutzen, die die Teile des Essays zeigen, auf die das Modell bei der Vorhersage fokussiert. Das kann den Schülern Einblicke geben, welche Bereiche sie bei der Überarbeitung ihrer Arbeiten priorisieren sollten.

Insgesamt ist das Ziel, ein System zu schaffen, das über die reine Bewertung von Essays hinausgeht. Durch die Bereitstellung von klaren und umsetzbaren Rückmeldungen können Schüler sich bedeutungsvoller mit ihrem Schreiben beschäftigen und letztendlich ihre Fähigkeiten verbessern.

Fazit

Der DeBERTeachingAssistant stellt einen aufregenden Fortschritt in der automatisierten Essay-Bewertung dar. Indem er sich auf die Überzeugungskraft von Argumenten konzentriert, kann dieses Modell wertvolle Erkenntnisse liefern, die sowohl Lehrern als auch Schülern zugutekommen. Während die Forschung fortschreitet, könnten wir noch ausgefeiltere Tools sehen, die helfen, das Lernen und die Schreibfähigkeiten für Schüler überall zu verbessern.

Originalquelle

Titel: Automated Essay Scoring in Argumentative Writing: DeBERTeachingAssistant

Zusammenfassung: Automated Essay scoring has been explored as a research and industry problem for over 50 years. It has drawn a lot of attention from the NLP community because of its clear educational value as a research area that can engender the creation of valuable time-saving tools for educators around the world. Yet, these tools are generally focused on detecting good grammar, spelling mistakes, and organization quality but tend to fail at incorporating persuasiveness features in their final assessment. The responsibility to give actionable feedback to the student to improve the strength of their arguments is left solely on the teacher's shoulders. In this work, we present a transformer-based architecture capable of achieving above-human accuracy in annotating argumentative writing discourse elements for their persuasiveness quality and we expand on planned future work investigating the explainability of our model so that actionable feedback can be offered to the student and thus potentially enable a partnership between the teacher's advice and the machine's advice.

Autoren: Yann Hicke, Tonghua Tian, Karan Jha, Choong Hee Kim

Letzte Aktualisierung: 2023-07-09 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2307.04276

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.04276

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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