Automatisierte Bewertung und Erklärung von kurzen Antworten in Formative-Assessment-Aufgaben in den Naturwissenschaften mithilfe von Large Language Models

Kernekoncepter

Dieser Artikel untersucht den Einsatz von Large Language Models (LLMs) zur Bewertung und Erklärung von kurzen Antworten in Formative-Assessment-Aufgaben im Bereich der Naturwissenschaften auf der Mittelstufe. Durch die Kombination von wenigen Beispielen und aktivem Lernen mit Ketten-von-Gedanken-Begründungen können LLMs erfolgreich Antworten bewerten und aussagekräftige Erklärungen liefern.

Resumé

Dieser Artikel untersucht den Einsatz von Large Language Models (LLMs) zur Bewertung und Erklärung von kurzen Antworten in Formative-Assessment-Aufgaben im Bereich der Erdwissenschaften auf der Mittelstufe.
Die Studie verwendet Daten aus zwei Studien zum SPICE-Curriculum (Science Projects Integrating Computing and Engineering) an einer öffentlichen Mittelschule im Südosten der USA. Drei Fragen wurden ausgewählt, bei denen die Schüler ein Modell des Oberflächenabflusses analysieren und ihr konzeptuelles Wissen und ihre wissenschaftliche Argumentation anwenden mussten.
Die Ergebnisse zeigen, dass der Einsatz von GPT-4 mit Ketten-von-Gedanken-Begründungen und aktivem Lernen eine effektive Methode ist, um die Antworten der Schüler zu bewerten und aussagekräftige Erklärungen zu liefern. In mehreren Fällen erreichte das Modell eine "fast perfekte" Übereinstimmung mit den menschlichen Bewertern. Das Modell generierte relevante Belege, die mit den Bewertungskriterien verknüpft waren, um seine Bewertungen zu erklären, was Schülern und Lehrern zugute kommen kann.
Die Analyse der Schwächen des Modells identifizierte auch mehrere Bereiche, in denen die LLM-basierte Bewertung verbessert werden kann, z.B. durch zusätzliche Mechanismen, um Modelllücken zu beheben, die Nutzung des Modells zur Verbesserung der Bewertungskriterien und die Behandlung unerklärter Modellanwendungen.

Statistik

"Die Größe der Pfeile im Diagramm repräsentiert die Menge des Wassers."
"Die Ableitung des Wassers muss in die falsche Richtung (bergauf) geändert werden."
"Die Größe des Ableitungspfeils kann nicht größer sein als die Größe des Regenpfeils, da dies gegen das Prinzip der Erhaltung der Materie verstößt."

Citater

"Durch die Kombination von wenigen Beispielen und aktivem Lernen mit Ketten-von-Gedanken-Begründungen können LLMs erfolgreich Antworten bewerten und aussagekräftige Erklärungen liefern."
"In mehreren Fällen erreichte das Modell eine 'fast perfekte' Übereinstimmung mit den menschlichen Bewertern."
"Das Modell generierte relevante Belege, die mit den Bewertungskriterien verknüpft waren, um seine Bewertungen zu erklären, was Schülern und Lehrern zugute kommen kann."

Vigtigste indsigter udtrukket fra

A Chain-of-Thought Prompting Approach with LLMs for Evaluating Students' Formative Assessment Responses in Science

by Clayton Cohn... kl. arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14565.pdf

Dybere Forespørgsler

Wie kann der Einsatz von LLMs in der Bewertung von Schülerantworten ethisch verantwortungsvoll gestaltet werden, insbesondere in Bezug auf Datenschutz, Voreingenommenheit und Halluzinationen?

Der ethisch verantwortungsvolle Einsatz von Large Language Models (LLMs) in der Bewertung von Schülerantworten erfordert mehrere Maßnahmen. Zunächst einmal ist es wichtig, Datenschutzrichtlinien strikt einzuhalten, um sicherzustellen, dass die Schülerdaten angemessen geschützt sind. Dies beinhaltet die Anonymisierung von Daten, die Begrenzung des Zugriffs auf sensible Informationen und die Einhaltung aller relevanten Datenschutzgesetze.
Um Voreingenommenheit zu vermeiden, müssen LLMs sorgfältig trainiert und validiert werden, um sicherzustellen, dass sie nicht auf diskriminierende Weise agieren. Dies erfordert eine gründliche Überprüfung der Trainingsdaten auf mögliche Verzerrungen und die Implementierung von Maßnahmen zur Korrektur von Voreingenommenheit.
In Bezug auf Halluzinationen ist es wichtig, dass LLMs transparent und nachvollziehbar sind. Dies bedeutet, dass die Modelle erklären können, wie sie zu ihren Entscheidungen kommen, und dass ihre Vorhersagen überprüfbar sind. Durch die Implementierung von Mechanismen zur Erkennung und Korrektur von Halluzinationen können die Modelle zuverlässiger und vertrauenswürdiger gemacht werden.

Wie können Ansätze wie Ketten-von-Gedanken-Begründungen die Entscheidungsfindung der Modelle tatsächlich beeinflussen, und wie kann man dies besser verstehen?

Ketten-von-Gedanken-Begründungen können die Entscheidungsfindung der Modelle auf mehrere Arten beeinflussen. Erstens helfen sie den Modellen, die Beziehung zwischen Eingaben und Ausgaben besser zu verstehen, indem sie eine klare Abfolge von Schritten oder Gedanken liefern, die zu einer bestimmten Antwort führen. Dies kann dazu beitragen, dass die Modelle konsistenter und genauer in ihren Vorhersagen sind.
Darüber hinaus ermöglichen Ketten-von-Gedanken-Begründungen den Modellen, ihre Entscheidungen zu erklären, was zu mehr Transparenz und Nachvollziehbarkeit führt. Indem die Modelle ihre Gedankenprozesse offenlegen, können Benutzer und Entwickler besser verstehen, warum bestimmte Entscheidungen getroffen wurden und wie die Modelle verbessert werden können.
Um das Verständnis dafür zu verbessern, wie Ketten-von-Gedanken-Begründungen die Entscheidungsfindung der Modelle beeinflussen, ist es wichtig, umfangreiche Experimente und Analysen durchzuführen. Dies kann die Untersuchung von Modellfehlern, die Bewertung der Konsistenz von Erklärungen und Vorhersagen sowie die Überprüfung der Auswirkungen von CoT auf die Leistung der Modelle umfassen. Durch eine gründliche Untersuchung dieser Aspekte können Forscher ein tieferes Verständnis dafür entwickeln, wie Ketten-von-Gedanken-Begründungen die Modellentscheidungen beeinflussen.

Wie können Lehrer und Forscher die Erkenntnisse aus dieser Studie nutzen, um Formative Assessments und Bewertungskriterien in naturwissenschaftlichen Fächern weiter zu verbessern?

Lehrer und Forscher können die Erkenntnisse aus dieser Studie nutzen, um Formative Assessments und Bewertungskriterien in naturwissenschaftlichen Fächern weiter zu verbessern, indem sie folgende Schritte unternehmen:

Rubriken überarbeiten: Basierend auf den Ergebnissen der Studie können Lehrer und Forscher die Rubriken für formative Bewertungen überarbeiten, um klarere und präzisere Kriterien für die Bewertung von Schülerantworten festzulegen.

Schulung von Lehrkräften: Durch Schulungen und Workshops können Lehrkräfte darin geschult werden, wie sie die Ergebnisse von LLMs interpretieren und in ihren Unterricht integrieren können. Dies kann dazu beitragen, dass Lehrkräfte die automatisierten Bewertungen effektiv nutzen und die Schüler besser unterstützen können.

Kontinuierliche Evaluation: Lehrer und Forscher sollten kontinuierlich die Leistung der LLMs bei der Bewertung von Schülerantworten überwachen und evaluieren, um sicherzustellen, dass die Modelle genau und konsistent arbeiten. Bei Bedarf können Anpassungen vorgenommen werden, um die Effektivität der automatisierten Bewertungen zu verbessern.

Indem Lehrer und Forscher die Erkenntnisse aus dieser Studie aktiv nutzen und in ihre Praxis integrieren, können sie die Qualität der formative Assessments in naturwissenschaftlichen Fächern kontinuierlich verbessern und so die Lernergebnisse der Schüler positiv beeinflussen.