Transformer les retours en éducation avec FreeText
FreeText propose des retours rapides et personnalisés sur les réponses ouvertes des étudiants.
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Table des matières
Dans l'éducation, les Questions ouvertes sont souvent utilisées pour voir à quel point les élèves comprennent un sujet. Ces questions permettent aux Étudiants d'exprimer leurs pensées en détail. Cependant, corriger ces réponses peut prendre beaucoup de temps. Les enseignants peuvent se sentir débordés, ce qui peut mener à des retours de moins bonne qualité. Du coup, certains profs préfèrent des questions plus simples, comme celles à choix multiples. Alors que ces questions simplifiées donnent des réponses rapides, elles manquent souvent d'offrir des commentaires personnels et significatifs.
Cet article présente un outil qui utilise de grands modèles de langage (LLMs) pour aider les enseignants à donner des retours sur les réponses ouvertes. Cet outil offre des retours rapides et personnalisés, permettant aux élèves de voir où ils peuvent s'améliorer. Son but est d'aider les élèves à mieux apprendre et de rendre l'enseignement plus efficace.
Le besoin de meilleurs retours
Les questions ouvertes demandent aux élèves de donner des réponses détaillées qui reflètent leur compréhension d'idées complexes. Ces réponses peuvent donner aux enseignants une meilleure idée de la manière dont les élèves saisissent le contenu. Cependant, corriger ce type de réponses peut être lent et subjectif, surtout dans les grandes classes. Les enseignants pourraient manquer des détails importants simplement parce qu'ils ont trop de réponses à examiner en même temps.
Cette situation crée un besoin d'une solution qui aide à la fois les élèves et les enseignants. Les grands modèles de langage représentent une option prometteuse qui automatise le processus de Notation. Ils offrent des retours rapides tout en préservant la richesse des réponses ouvertes.
Comment fonctionne l'outil
L'outil créé à cet effet évalue les réponses des élèves aux questions ouvertes. Il fonctionne en utilisant des critères définis par les enseignants. Voici comment ça marche :
- Les profs créent des questions : Le prof écrit une question et peut ajouter des directives de notation facultatives.
- Les élèves donnent leurs réponses : Les élèves répondent aux questions, et leurs réponses sont envoyées à un serveur.
- Génération des retours : Les réponses sont combinées avec les directives de notation et envoyées au LLM, qui produit alors des retours pour les élèves.
Cet outil, appelé FreeText, peut être utilisé comme une application web ou comme un widget dans Jupyter Notebooks, qui sont populaires parmi les instructeurs pour les tâches de codage et de mathématiques.
Avantages pour les élèves
FreeText permet aux élèves de recevoir rapidement des retours sur leurs réponses. Les élèves peuvent réfléchir aux retours immédiatement, ce qui les incite à penser de manière critique à leurs réponses. Ce mécanisme crée un cycle d'apprentissage où les élèves affinent leurs réponses en fonction des retours directs de l'outil.
Les retours qu'ils reçoivent peuvent être à la fois généraux et spécifiques. Par exemple, si la réponse d'un élève est principalement correcte mais comporte une petite erreur, le retour peut se concentrer sur cette erreur. Cette attention aux détails aide les élèves à mieux comprendre le sujet.
Avantages pour les enseignants
Les enseignants bénéficient de l'utilisation de FreeText en gagnant du temps sur la correction. Au lieu de passer des heures à examiner chaque réponse, ils peuvent s'appuyer sur l'outil pour des évaluations initiales. Cela permet aux enseignants de se concentrer sur la fourniture d'un enseignement personnalisé là où c'est le plus nécessaire.
De plus, l'outil peut aider les enseignants à créer de meilleures questions. En analysant les réponses des élèves, les enseignants peuvent affiner leurs questions pour assurer la clarté. Cela conduit à des évaluations plus significatives et à de meilleurs résultats d'apprentissage pour les élèves.
Conception technique
L'outil FreeText est conçu pour être facile à utiliser et à déployer. Il fonctionne sur un serveur qui peut être géré de manière économique, le rendant accessible même pour les établissements avec des ressources limitées. Le système peut stocker les réponses des élèves de différentes manières, assurant flexibilité et adaptabilité aux différents environnements d'enseignement.
FreeText est aussi indépendant du modèle, ce qui signifie qu'il peut fonctionner avec différents types de grands modèles de langage. Cette fonctionnalité permet aux éducateurs de choisir le modèle qui correspond le mieux à leurs besoins ou préférences spécifiques.
Conception et présentation des questions
Lors de la création des questions, les enseignants peuvent choisir entre deux méthodes. Ils peuvent soit utiliser une application web pour définir les questions visuellement, soit accéder à une API pour des configurations plus techniques. Les enseignants peuvent également fournir des critères de notation pour s'assurer que les élèves savent sur quoi ils sont évalués.
Il y a un processus intégré dans FreeText qui aide à affiner les questions en fonction des réponses des élèves. Le système vérifie si les élèves peuvent avoir été jugés injustement à cause de questions peu claires, permettant des ajustements qui améliorent les évaluations futures.
L'outil offre aussi de la flexibilité sur la manière dont les questions sont présentées. Que ce soit par une interface web simple ou intégré dans un carnet de codes, il permet aux enseignants de choisir la meilleure méthode pour leur style d'enseignement et les besoins de leurs élèves.
Types de retours
FreeText peut fournir deux principaux types de retours aux élèves. Le premier type est une évaluation générale de la réponse entière. Le second type se concentre sur des parties spécifiques de la réponse, aidant les élèves à identifier les domaines à améliorer.
Cette approche double garantit que les élèves reçoivent des retours complets, à la fois larges et ciblés. Cette orientation précise aide les élèves à corriger leurs erreurs et à approfondir leur compréhension.
Limitations et considérations
Bien que FreeText soit un outil précieux, il est crucial de se rappeler qu'il ne remplace pas complètement les enseignants humains. L'outil est conçu pour aider dans le processus de notation mais ne doit pas remplacer le rôle essentiel joué par les enseignants dans l'éducation.
De plus, il y a des discussions importantes autour des implications éthiques de l'utilisation de l'IA dans l'éducation. Il y a un risque d'introduire des biais, et les éducateurs doivent être conscients de la façon dont les systèmes automatisés peuvent évaluer les réponses des élèves. Les enseignants doivent soigneusement formuler leurs questions et critères pour minimiser ces risques.
Directions futures
Alors que le paysage éducatif continue d'évoluer, des outils comme FreeText peuvent s'adapter pour répondre à des besoins émergents. L'évaluation continue et les retours des enseignants aideront à affiner encore le système. Ce processus itératif améliorera l'efficacité de l'outil et s'assurera qu'il correspond aux besoins des enseignants et des élèves.
Le paysage plus large de l'intelligence artificielle dans l'éducation est diversifié. Il existe de nombreux modèles et approches différents, et FreeText est conçu pour fonctionner avec ces alternatives. Cette flexibilité ouvre des possibilités pour divers contextes d'enseignement, le rendant utile pour un large éventail de matières et de niveaux scolaires.
Conclusion
L'outil FreeText représente un pas en avant significatif dans la manière dont les éducateurs peuvent évaluer l'apprentissage des élèves à travers des questions ouvertes. En fournissant des retours rapides et personnalisés, il soutient à la fois les élèves et les enseignants dans le processus d'apprentissage.
Alors que les établissements éducatifs continuent de chercher des moyens innovants d'améliorer leurs méthodes d'enseignement, des outils comme FreeText joueront un rôle vital dans la façon dont l'éducation évoluera. Avec les bonnes orientations et une mise en œuvre soigneuse, ces outils peuvent créer un environnement d'apprentissage plus engageant et efficace pour tous.
Titre: A large language model-assisted education tool to provide feedback on open-ended responses
Résumé: Open-ended questions are a favored tool among instructors for assessing student understanding and encouraging critical exploration of course material. Providing feedback for such responses is a time-consuming task that can lead to overwhelmed instructors and decreased feedback quality. Many instructors resort to simpler question formats, like multiple-choice questions, which provide immediate feedback but at the expense of personalized and insightful comments. Here, we present a tool that uses large language models (LLMs), guided by instructor-defined criteria, to automate responses to open-ended questions. Our tool delivers rapid personalized feedback, enabling students to quickly test their knowledge and identify areas for improvement. We provide open-source reference implementations both as a web application and as a Jupyter Notebook widget that can be used with instructional coding or math notebooks. With instructor guidance, LLMs hold promise to enhance student learning outcomes and elevate instructional methodologies.
Auteurs: Jordan K. Matelsky, Felipe Parodi, Tony Liu, Richard D. Lange, Konrad P. Kording
Dernière mise à jour: 2023-07-25 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2308.02439
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.02439
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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Liens de référence
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- https://llm4edu.experiments.kordinglab.com/paper
- https://llm4edu.experiments.kordinglab.com/app
- https://llm4edu.experiments.kordinglab.com/app/assignments/1393754a-d80f-474d-bff7-b1fec36cdbb7
- https://github.com/KordingLab/freetext-jupyter
- https://github.com/KordingLab/llm4teach-freetext-server