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

Conceptos Básicos

Dieser Artikel untersucht den Einsatz von Large Language Models (LLMs) zur Bewertung und Erklärung von kurzen Antworten in Formative-Assessment-Aufgaben im Bereich Erdwissenschaften in 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.

Resumen

Der Artikel untersucht den Einsatz von Large Language Models (LLMs) zur automatischen Bewertung und Erklärung von kurzen Antworten in Formative-Assessment-Aufgaben im Bereich Erdwissenschaften in der Mittelstufe.
Zunächst wird der Hintergrund erläutert: Formative Assessments spielen eine wichtige Rolle, um den Lernfortschritt der Schüler zu erfassen und ihnen rechtzeitig Feedback zu geben. Allerdings ist der manuelle Bewertungsprozess zeitaufwendig und fehleranfällig. LLMs bieten Möglichkeiten, die Bewertung kurzer Antworten zu automatisieren und Feedback zu generieren, um Schüler und Lehrer zu unterstützen.
Der Ansatz kombiniert wenige Beispiele (few-shot learning) und aktives Lernen mit Ketten-von-Gedanken-Begründungen (chain-of-thought reasoning), um LLMs wie GPT-4 zur Bewertung und Erklärung von Schülerantworten zu befähigen. Zunächst werden Beispiele mit Bewertungen und Begründungen in den Prompt eingefügt, um das Modell auszurichten. Dann wird aktives Lernen eingesetzt, um wiederkehrende Muster in den Fehleinschätzungen des Modells zu identifizieren und diese durch weitere Beispiele mit Ketten-von-Gedanken-Begründungen zu korrigieren.
Die Ergebnisse zeigen, dass der Ansatz in vielen Fällen eine hohe Übereinstimmung mit menschlichen Bewertern erreicht. Das Modell kann nicht nur Punktzahlen vergeben, sondern auch relevante Begründungen liefern, die Schülern und Lehrern wertvolles Feedback geben können. Die Analyse der Schwächen des Modells identifiziert auch Möglichkeiten zur Verbesserung, z.B. durch zusätzliche Mechanismen, um Modellfehler gezielter anzugehen, sowie die Nutzung des Modells zur Verbesserung von Bewertungsrubrics.
Insgesamt demonstriert der Artikel, wie LLMs in Kombination mit menschlicher Interaktion erfolgreich für die automatische Bewertung und Erklärung von Schülerantworten in Formative Assessments in den Naturwissenschaften eingesetzt werden können.

Estadísticas

"Die Größe der Pfeile in der Abbildung repräsentiert die Menge des Wassers."
"Die Abbildung zeigt gut, dass Wasser vom Himmel in Form von Regen kommt, ein Teil davon absorbiert wird und ein Teil als Oberflächenabfluss abfließt."
"Die Größe des Abfluss-Pfeils kann nicht größer sein als die des Regen-Pfeils, da dies gegen das Prinzip der Erhaltung der Masse verstoßen würde."

Citas

"Formative Assessments spielen eine wichtige Rolle, um den Lernfortschritt der Schüler zu erfassen und ihnen rechtzeitig Feedback zu geben."
"LLMs bieten Möglichkeiten, die Bewertung kurzer Antworten zu automatisieren und Feedback zu generieren, um Schüler und Lehrer zu unterstützen."
"Durch die Kombination von wenigen Beispielen und aktivem Lernen mit Ketten-von-Gedanken-Begründungen können LLMs erfolgreich Antworten bewerten und aussagekräftige Erklärungen liefern."

Ideas clave extraídas de

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

by Clayton Cohn... a las arxiv.org 03-22-2024

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

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Wie können LLM-basierte Bewertungssysteme so gestaltet werden, dass ethische Bedenken wie Datenschutz, Voreingenommenheit und Halluzinationen adressiert werden?

Um ethische Bedenken bei LLM-basierten Bewertungssystemen zu adressieren, müssen verschiedene Maßnahmen ergriffen werden.

Datenschutz: Es ist entscheidend, dass alle Daten, die von den LLMs verarbeitet werden, angemessen geschützt sind. Dies beinhaltet die Anonymisierung von Schülerdaten, die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und die Begrenzung des Zugriffs auf sensible Informationen. Zudem sollten klare Richtlinien für die Datenspeicherung und -löschung festgelegt werden.

Voreingenommenheit: Um Voreingenommenheit zu minimieren, müssen die LLMs regelmäßig auf mögliche Bias überprüft werden. Dies kann durch Diversität in den Trainingsdaten, regelmäßige Überprüfung der Modellleistung und Implementierung von Bias-Minimierungsstrategien erreicht werden.

Halluzinationen: Um Halluzinationen zu vermeiden, sollten die LLMs so trainiert werden, dass sie nur auf validen Daten basieren. Dies erfordert eine sorgfältige Auswahl und Überprüfung der Trainingsdaten sowie die Implementierung von Mechanismen zur Überwachung und Fehlererkennung.

Durch die Einhaltung strenger Datenschutzrichtlinien, die Minimierung von Voreingenommenheit und die Vermeidung von Halluzinationen können LLM-basierte Bewertungssysteme ethische Bedenken effektiv angehen.

Wie können Lehrer am besten in den Prozess der Modellverbesserung eingebunden werden, um die Ausgaben des Modells an ihre Bedürfnisse anzupassen?

Lehrer spielen eine entscheidende Rolle bei der Anpassung von LLM-Modellen an ihre Bedürfnisse. Hier sind einige bewährte Methoden, um Lehrer effektiv in den Prozess der Modellverbesserung einzubeziehen:

Schulung und Schulungen: Bieten Sie Lehrkräften Schulungen zur Nutzung von LLM-basierten Bewertungssystemen an. Dies umfasst Schulungen zur Modellinterpretation, Fehlererkennung und -korrektur sowie zur Anpassung von Modellausgaben.

Feedbackmechanismen: Implementieren Sie Feedbackmechanismen, die es Lehrern ermöglichen, die Modellausgaben zu überprüfen und zu validieren. Lehrer sollten in der Lage sein, falsche Bewertungen zu korrigieren und dem Modell Rückmeldungen zu geben.

Zusammenarbeit: Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen Lehrern und Entwicklern von LLM-Modellen. Durch regelmäßigen Austausch können Lehrer ihre Anforderungen und Bedenken kommunizieren, um die Modellanpassungen zu optimieren.

Flexibilität: Stellen Sie sicher, dass Lehrer die Möglichkeit haben, die Modellausgaben an ihre spezifischen Anforderungen anzupassen. Dies kann die Anpassung von Bewertungskriterien, die Integration von Lehrmaterialien und die Personalisierung von Feedback umfassen.

Durch Schulungen, Feedbackmechanismen, Zusammenarbeit und Flexibilität können Lehrer effektiv in den Prozess der Modellverbesserung eingebunden werden, um sicherzustellen, dass die LLM-Ausgaben ihren Bedürfnissen entsprechen.

Welche anderen Möglichkeiten gibt es, um Schülerleistungen in offenen, naturwissenschaftlichen Aufgaben zu erfassen und zu unterstützen, neben dem Einsatz von LLMs?

Neben dem Einsatz von LLMs gibt es verschiedene andere Möglichkeiten, um Schülerleistungen in offenen, naturwissenschaftlichen Aufgaben zu erfassen und zu unterstützen:

Peer-Feedback: Implementierung von Peer-Feedback-Mechanismen, bei denen Schüler sich gegenseitig bewerten und konstruktives Feedback geben. Dies fördert Peer-Learning und ermöglicht Schülern, voneinander zu lernen.

Portfolio-Bewertung: Nutzung von Portfolios, in denen Schüler ihre Arbeiten, Forschungsergebnisse und Reflexionen über einen bestimmten Zeitraum sammeln und präsentieren. Dies ermöglicht eine ganzheitliche Bewertung der Schülerleistungen.

Projektbasiertes Lernen: Integration von projektbasiertem Lernen, bei dem Schüler komplexe, offene Probleme erforschen, Lösungen entwickeln und ihre Ergebnisse präsentieren. Dies fördert kritisches Denken, Problemlösungsfähigkeiten und Selbstregulierung.

Selbstbewertung: Ermöglichung von Selbstbewertungsmechanismen, bei denen Schüler ihre eigenen Arbeiten reflektieren, Ziele setzen und ihren Lernfortschritt überwachen. Dies fördert Selbstreflexion und Eigenverantwortung.

Mentoring: Bereitstellung von Mentoring-Programmen, bei denen Schüler von erfahrenen Fachleuten oder älteren Schülern unterstützt werden. Dies bietet individuelle Unterstützung und Anleitung für Schüler.

Durch die Kombination verschiedener Bewertungsmethoden wie Peer-Feedback, Portfolio-Bewertung, projektbasiertes Lernen, Selbstbewertung und Mentoring können Schülerleistungen in offenen, naturwissenschaftlichen Aufgaben umfassend erfasst und unterstützt werden.