Automated Assessment of Students' Code Comprehension using LLMs

📄 arXiv: 2401.05399v1 📥 PDF

作者: Priti Oli, Rabin Banjade, Jeevan Chapagain, Vasile Rus

分类: cs.CY, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-12-19

💡 一句话要点

利用大型语言模型自动评估学生代码理解能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 代码理解 自动评估 自然语言处理 编程教育

📋 核心要点

  1. 教育领域面临评估学生自然语言答案的挑战，现有方法难以准确衡量学生对代码的理解。
  2. 论文探索使用LLM自动评估学生对代码的解释，通过比较学生答案与专家答案来判断理解程度。
  3. 实验表明，在特定设置下，LLM在评估学生代码理解方面可与微调的编码器模型相媲美。

📝 摘要（中文）

评估学生的答案，特别是自然语言答案，是教育领域的一个关键挑战。机器学习的进步，包括基于Transformer的模型，如大型语言模型（LLMs），已经在各种自然语言任务中取得了显著进展。然而，在评估LLM在各种任务中的日益增长的趋势中，评估LLM在自动答案评估领域尚未受到太多关注。为了解决这个差距，我们探索了使用LLM自动评估学生简短和开放式答案的潜力。特别是，我们使用LLM将学生的解释与专家解释在逐行解释计算机程序的上下文中进行比较。为了比较，我们评估了大型语言模型（LLM）和基于编码器的语义文本相似性（STS）模型在评估学生对计算机代码的解释的正确性方面的表现。我们的研究结果表明，在少量样本和思维链设置中，LLM在评估编程领域学生的简短答案方面，其性能与微调的基于编码器的模型相当。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自动评估学生对代码理解程度的问题。现有方法，如传统的语义文本相似性（STS）模型，可能无法充分捕捉代码解释的细微差别和逻辑关系，导致评估结果不够准确。此外，针对编程领域的自动答案评估研究相对较少。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）强大的自然语言理解和生成能力，将学生的代码解释与专家解释进行比较，从而判断学生对代码的理解程度。LLM能够捕捉语义信息和上下文关系，更准确地评估答案的正确性。

技术框架：论文采用了一种基于LLM的自动评估框架。该框架首先接收学生的代码解释和对应的专家解释。然后，通过特定的prompt工程，将这些解释输入到LLM中。LLM根据prompt的指示，对学生的解释进行评估，并给出相应的评分或反馈。同时，论文也使用了基于编码器的STS模型作为对比基线。

关键创新：论文的关键创新在于将LLM应用于自动评估学生代码理解这一特定任务。与传统的STS模型相比，LLM能够更好地理解代码解释的语义和逻辑，从而提供更准确的评估结果。此外，论文还探索了few-shot learning和chain-of-thought prompting等技术，以进一步提升LLM的评估性能。

关键设计：论文采用了few-shot learning和chain-of-thought prompting策略来提升LLM的性能。Few-shot learning允许LLM在少量示例的指导下进行学习，而chain-of-thought prompting则引导LLM逐步推理，从而提高评估的准确性。具体的prompt设计和LLM的选择（例如，GPT-3, PaLM等）是影响评估效果的关键因素。此外，损失函数的设计也需要考虑如何更好地衡量学生答案与专家答案之间的差异。

📊 实验亮点

实验结果表明，在少量样本和思维链设置下，LLM在评估学生代码理解方面的性能与微调的基于编码器的模型相当。这表明LLM在自动评估编程领域学生的简短答案方面具有潜力。具体性能数据（例如，准确率、F1值等）和对比基线的详细信息需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于在线编程教育平台、代码学习工具和自动评分系统，以减轻教师的批改负担，并为学生提供个性化的学习反馈。通过自动评估学生的代码理解程度，可以更有效地提高学生的编程能力，并促进编程教育的普及。

📄 摘要（原文）

Assessing student's answers and in particular natural language answers is a crucial challenge in the field of education. Advances in machine learning, including transformer-based models such as Large Language Models(LLMs), have led to significant progress in various natural language tasks. Nevertheless, amidst the growing trend of evaluating LLMs across diverse tasks, evaluating LLMs in the realm of automated answer assesment has not received much attention. To address this gap, we explore the potential of using LLMs for automated assessment of student's short and open-ended answer. Particularly, we use LLMs to compare students' explanations with expert explanations in the context of line-by-line explanations of computer programs. For comparison purposes, we assess both Large Language Models (LLMs) and encoder-based Semantic Textual Similarity (STS) models in the context of assessing the correctness of students' explanation of computer code. Our findings indicate that LLMs, when prompted in few-shot and chain-of-thought setting perform comparable to fine-tuned encoder-based models in evaluating students' short answers in programming domain.