Empirical Study of Large Language Models as Automated Essay Scoring Tools in English Composition__Taking TOEFL Independent Writing Task for Example
作者: Wei Xia, Shaoguang Mao, Chanjing Zheng
分类: cs.CL
发布日期: 2024-01-07
💡 一句话要点
利用ChatGPT进行自动化作文评分以应对TOEFL写作任务的挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: ChatGPT 自动化作文评分 提示学习 TOEFL写作任务 自然语言处理 教育技术
📋 核心要点
- 现有的自动化作文评分方法在不同上下文中面临数据需求高和适应性差的挑战。
- 本研究利用ChatGPT进行自动化作文评分，旨在评估其在小样本情况下的有效性。
- 实验结果表明，ChatGPT能够提供自动评分功能，但存在一定的回归效应。
📝 摘要（中文）
大型语言模型在自然语言生成、推理和理解任务中展现出卓越能力。本研究旨在构建基于TOEFL官方评分标准的提示和评论，评估ChatGPT在自动化作文评分中的能力与局限性。现有的自动化评分方法主要依赖深度神经网络和统计机器学习技术，但在不同上下文或主题中应用时面临数据需求大和适应性差的挑战。相较之下，本研究采用ChatGPT进行英语作文的自动评估，即使在小样本情况下也能有效运行，尽管结果存在回归效应。有效设计和实施ChatGPT提示需要深厚的领域专业知识和技术能力。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决现有自动化作文评分方法在不同上下文中的适应性不足和数据需求高的问题。现有方法通常依赖于深度学习模型，难以在小样本情况下有效工作。
核心思路：本研究提出利用ChatGPT进行自动化评分，强调其在小样本情况下的应用潜力。通过设计合适的提示，ChatGPT能够在评分过程中展现出较好的性能。
技术框架：研究首先构建基于TOEFL评分标准的提示，然后利用ChatGPT对英语作文进行评分。整个流程包括提示设计、作文输入、评分输出等主要模块。
关键创新：本研究的创新在于将大型语言模型应用于自动化作文评分，尤其是在小样本情况下的有效性评估。这与传统方法依赖大量数据的本质区别显著。
关键设计：在提示设计中，研究者需要考虑特定的阈值标准，以确保评分的准确性和一致性。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露。
📊 实验亮点
实验结果显示，ChatGPT在自动化作文评分中表现出色，能够在小样本情况下提供有效评分。尽管存在回归效应，但其评分能力仍然优于传统方法，展示了大型语言模型在教育评估中的应用潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括教育评估、在线写作辅导和语言学习等。通过自动化作文评分，教师和学生可以更高效地获取反馈，从而提升写作能力。未来，该方法可能会在更多语言和写作任务中得到推广，推动教育技术的发展。
📄 摘要（原文）
Large language models have demonstrated exceptional capabilities in tasks involving natural language generation, reasoning, and comprehension. This study aims to construct prompts and comments grounded in the diverse scoring criteria delineated within the official TOEFL guide. The primary objective is to assess the capabilities and constraints of ChatGPT, a prominent representative of large language models, within the context of automated essay scoring. The prevailing methodologies for automated essay scoring involve the utilization of deep neural networks, statistical machine learning techniques, and fine-tuning pre-trained models. However, these techniques face challenges when applied to different contexts or subjects, primarily due to their substantial data requirements and limited adaptability to small sample sizes. In contrast, this study employs ChatGPT to conduct an automated evaluation of English essays, even with a small sample size, employing an experimental approach. The empirical findings indicate that ChatGPT can provide operational functionality for automated essay scoring, although the results exhibit a regression effect. It is imperative to underscore that the effective design and implementation of ChatGPT prompts necessitate a profound domain expertise and technical proficiency, as these prompts are subject to specific threshold criteria. Keywords: ChatGPT, Automated Essay Scoring, Prompt Learning, TOEFL Independent Writing Task