TrueGradeAI: Retrieval-Augmented and Bias-Resistant AI for Transparent and Explainable Digital Assessments

📄 arXiv: 2509.22516v1 📥 PDF

作者: Rakesh Thakur, Shivaansh Kaushik, Gauri Chopra, Harsh Rohilla

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-09-26

💡 一句话要点

TrueGradeAI：一种检索增强且抗偏置的透明可解释AI数字评估框架

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

关键词: 数字评估 人工智能评分 检索增强 大语言模型 可解释AI

📋 核心要点

  1. 传统纸质考试存在浪费资源、流程复杂、反馈慢以及评分者主观偏见等问题。
  2. TrueGradeAI通过平板电脑采集手写输入，利用检索增强的大语言模型进行评分，并提供可解释的评分依据。
  3. 该框架旨在降低环境成本，加速反馈，构建可重用的知识库，并减轻评分偏见，确保评估公平性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为TrueGradeAI的AI驱动的数字考试框架，旨在克服传统纸质评估的缺点，包括过度使用纸张、物流复杂性、评分延迟和评估者偏见。该系统通过在安全平板电脑上捕获手写笔输入来保留自然手写，并应用基于Transformer的光学字符识别进行转录。通过检索增强的流程进行评估，该流程集成了教师解决方案、缓存层和外部参考，使大型语言模型能够分配分数并提供明确的、与证据相关的推理。与先前主要对响应进行数字化的基于平板电脑的考试系统不同，TrueGradeAI通过结合可解释的自动化、偏见缓解和可审计的评分轨迹来推进该领域。通过将手写保留与可扩展且透明的评估相结合，该框架降低了环境成本，加速了反馈周期，并逐步构建可重用的知识库，同时积极致力于减轻评分偏见并确保评估的公平性。

🔬 方法详解

问题定义：传统纸质考试存在诸多问题，例如大量纸张消耗、复杂的物流管理、评分周期长、以及评分者可能存在的偏见。现有的平板电脑考试系统虽然实现了数字化，但缺乏可解释性、偏见缓解机制和可审计的评分过程，难以保证评估的公平性和透明性。

核心思路：TrueGradeAI的核心思路是利用检索增强的大语言模型（LLM）进行自动评分，同时保留手写输入，并提供可解释的评分依据。通过检索教师提供的标准答案、缓存层以及外部参考资料，LLM能够更准确地评估学生的答案，并给出详细的评分理由，从而提高评分的透明度和可信度。

技术框架：TrueGradeAI的整体框架包括以下几个主要模块：1)手写输入采集模块：使用安全平板电脑和手写笔采集学生的手写答案。2)光学字符识别（OCR）模块：利用基于Transformer的OCR模型将手写文本转换为电子文本。3)检索增强模块：从教师提供的标准答案、缓存层和外部参考资料中检索相关信息。4)大语言模型评分模块：使用LLM对学生的答案进行评分，并给出评分理由。5)评分结果展示模块：向学生和教师展示评分结果和评分理由。

关键创新：TrueGradeAI的关键创新在于将检索增强技术与大语言模型相结合，实现了可解释的自动评分。与传统的自动评分系统相比，TrueGradeAI能够提供更详细的评分理由，并减轻评分者可能存在的偏见。此外，该系统还保留了手写输入，方便教师进行复核和评估。

关键设计：在检索增强模块中，使用了向量数据库来存储教师提供的标准答案、缓存层和外部参考资料。在LLM评分模块中，使用了提示工程（Prompt Engineering）技术来引导LLM进行评分，并生成评分理由。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文重点在于框架设计和理念，没有提供明确的实验数据或性能指标。其主要亮点在于提出了一个结合手写保留、检索增强和可解释AI的数字评估框架，旨在解决传统评估的痛点，并提高评估的公平性和透明度。具体的性能提升幅度未知。

🎯 应用场景

TrueGradeAI可应用于各种教育场景，例如大学考试、在线课程评估、以及职业技能认证等。该系统能够提高评分效率，降低评估成本，并提供更公平、透明和可解释的评估结果。未来，TrueGradeAI有望成为一种重要的教育评估工具，促进教育的数字化转型。

📄 摘要（原文）

This paper introduces TrueGradeAI, an AI-driven digital examination framework designed to overcome the shortcomings of traditional paper-based assessments, including excessive paper usage, logistical complexity, grading delays, and evaluator bias. The system preserves natural handwriting by capturing stylus input on secure tablets and applying transformer-based optical character recognition for transcription. Evaluation is conducted through a retrieval-augmented pipeline that integrates faculty solutions, cache layers, and external references, enabling a large language model to assign scores with explicit, evidence-linked reasoning. Unlike prior tablet-based exam systems that primarily digitize responses, TrueGradeAI advances the field by incorporating explainable automation, bias mitigation, and auditable grading trails. By uniting handwriting preservation with scalable and transparent evaluation, the framework reduces environmental costs, accelerates feedback cycles, and progressively builds a reusable knowledge base, while actively working to mitigate grading bias and ensure fairness in assessment.