Avaliando as Respostas dos Estudantes com Técnicas de IA

Avanços recentes em inteligência artificial tornaram possível analisar as respostas dos alunos a perguntas abertas de uma forma mais automatizada. Uma abordagem é usar modelos de linguagem grandes pré-treinados (LLMs) para agrupar as respostas dos alunos em diferentes categorias com base no conteúdo. Isso é feito transformando as respostas dos alunos em representações numéricas, chamadas embeddings, que capturam o significado do texto. No entanto, existem preocupações sobre quão bem esses embeddings refletem conceitos de ensino importantes, especialmente quando se trata de identificar diferentes níveis de compreensão entre os alunos.

Neste artigo, vamos investigar a eficácia do uso dessas técnicas na educação, especificamente na área de biologia. Vamos investigar se o método de agrupamento das respostas dos alunos realmente captura insights educacionais valiosos e quão confiáveis são essas descobertas automatizadas quando comparadas com avaliações profissionais feitas por professores e pesquisadores.

#Contexto

Quando os alunos respondem a perguntas abertas em matérias como biologia, suas respostas revelam não só o que eles sabem, mas também como pensam sobre o material. Ser capaz de avaliar essas respostas de forma completa é importante para ajudar os alunos a melhorarem sua compreensão. Tradicionalmente, a correção dessas respostas envolve um toque humano, onde professores ou especialistas em educação avaliam a qualidade das respostas com base em uma rubrica detalhada. Esse método, embora eficaz, pode ser demorado.

Com o surgimento de técnicas de aprendizado de máquina, particularmente processamento de linguagem natural (NLP), há potencial para agilizar esse processo. Muitos pesquisadores começaram a experimentar com LLMs para analisar automaticamente as respostas dos alunos. Ao converter o texto em embeddings, os pesquisadores podem aplicar técnicas de agrupamento para agrupar respostas semelhantes. A esperança é que esses grupos possam revelar padrões distintos na compreensão dos alunos sobre o assunto.

#Objetivos do Estudo

Neste estudo, nos propomos a entender até que ponto os métodos de agrupamento baseados em embeddings de LLM podem refletir com precisão categorias educacionais significativas, chamadas Perfis de Conhecimento (KPs). Os KPs representam diferentes padrões de compreensão e erros que os alunos cometem em suas respostas.

Focamos em duas perguntas principais:

1. Quão bem técnicas comuns de agrupamento como KMeans e HDBSCAN identificam KPs a partir de embeddings de LLM?
2. O que podemos aprender sobre a qualidade das respostas dos alunos com base em como elas são representadas nos embeddings?

#Metodologia

Para conduzir nossa pesquisa, coletamos respostas de alunos do ensino médio em aulas de biologia. Os dados vieram de alunos do 10º ao 12º ano, representando várias escolas com diferentes perfis. Cada aluno foi convidado a responder a duas perguntas abertas relacionadas a conceitos de biologia, especificamente sobre fumo e anemia, e seus efeitos na atividade física.

As avaliações dessas respostas foram realizadas usando uma rubrica analítica detalhada desenvolvida por especialistas em educação em biologia. A rubrica categorizou as respostas em categorias binárias, o que significa que cada categoria ou foi ou não abordada na resposta.

Depois de corrigir as respostas, transformamos essas respostas em vetores binários com base nos critérios da rubrica. Isso nos permitiu aplicar algoritmos de agrupamento para identificar padrões nos dados.

#Técnicas de Agrupamento

Usamos dois algoritmos de agrupamento:

#KMeans

KMeans é um método bem conhecido que agrupa dados encontrando clusters que têm formato de círculos. Funciona calculando o centro de cada cluster e atribuindo pontos de dados próximos a esse cluster. O algoritmo exige que o número de clusters seja definido como entrada, que ajustamos com base no número de KPs que queríamos identificar.

#HDBSCAN

HDBSCAN é outro método de agrupamento que é mais flexível do que o KMeans. Em vez de assumir formas circulares, ele pode identificar clusters de diferentes formas e densidades. Funciona criando uma rede de pontos e procurando por áreas densamente empacotadas para formar clusters.

#Descobertas

#Descoberta de Perfis de Conhecimento

Quando aplicamos ambos os métodos de agrupamento às respostas dos alunos, descobrimos que nenhum dos métodos foi muito eficaz em descobrir os KPs que haviam sido identificados por avaliação de especialistas. Para o KMeans, a concordância com os KPs foi baixa, indicando que ele teve dificuldades em identificar padrões significativos nas respostas dos alunos. O HDBSCAN também mostrou resultados semelhantes, com muito pouco sobreposição entre os clusters que ele formou e os KPs definidos por especialistas.

O único cluster que foi mais facilmente reconhecido por ambos os métodos foi o que continha as respostas corretas. Isso sugere que, embora ambos os algoritmos pudessem identificar respostas de alta qualidade, eles consistentemente perderam os perfis mais sutis que representavam alunos com diferentes níveis de compreensão ou equívocos específicos.

#Qualidade das Respostas em Embeddings

Também investigamos como as respostas dos alunos foram representadas dentro dos embeddings. Nossa análise indicou que respostas de alta qualidade-aqueles que estavam corretos-tenderam a ser muito semelhantes entre si no espaço dos embeddings. Em contraste, respostas de menor qualidade, que continham vários equívocos, não compartilhavam esse nível de similaridade.

Esse fenômeno foi comparado a um princípio que chamamos de "princípio de Anna Karenina." A ideia vem de uma observação literária de que famílias felizes são semelhantes entre si, enquanto famílias infelizes são infelizes de maneiras únicas. No nosso contexto, as respostas corretas (famílias felizes) mostraram forte similaridade, enquanto as respostas incorretas (famílias infelizes) eram muito mais variadas em seu conteúdo, tornando-as mais difíceis de categorizar.

#Implicações para a Educação

As descobertas deste estudo ressaltam algumas implicações importantes para o uso de aprendizado de máquina na educação. Primeiro, confiar apenas em métodos automatizados de agrupamento baseados em embeddings pré-treinados pode não resultar em Agrupamentos precisos das respostas dos alunos. Embora essas técnicas possam ser úteis, elas não podem substituir completamente a expertise humana quando se trata de entender contextos educacionais complexos.

Além disso, o viés em relação a respostas corretas nos resultados de agrupamento significa que alunos que têm dificuldades são menos propensos a receber o feedback personalizado de que precisam. Como esses alunos costumam ser os que mais se beneficiariam de uma instrução direcionada, isso pode resultar em oportunidades perdidas para melhorar sua compreensão.

#Conclusão

Em resumo, nossa pesquisa descobriu que usar embeddings de LLM pré-treinados para agrupar respostas dos alunos a perguntas abertas apresenta desafios na educação. Os métodos de agrupamento atuais, como KMeans e HDBSCAN, tiveram dificuldades em identificar categorias significativas de compreensão dos alunos, especialmente quando se tratava de capturar respostas de menor qualidade que requerem um feedback mais individualizado.

Embora modelos de linguagem grandes tenham potencial para melhorar avaliações educacionais, é crucial reconhecer suas limitações. Trabalhos futuros devem buscar refinar essas técnicas, talvez através de modelos mais avançados ou integrando conhecimento especializado nos processos.

À medida que a tecnologia educacional continua a evoluir, é preciso encontrar um equilíbrio entre abordagens automatizadas e os insights valiosos que vêm da expertise humana. Só reconhecendo esse equilíbrio podemos criar melhores sistemas de apoio para os alunos e melhorar os resultados educacionais como um todo.