I massiva öppna onlinekurser (MOOCs) fungerar peer grading som ett viktigt verktyg för att skala upp graderingen av komplexa, öppna inlämningsuppgifter till kurser med tiotusentals eller hundratusentals studenter. Men trots lovande inledande prövningar, ger det inte alltid exakta resultat jämfört med mänskliga experter. I den här uppsatsen utvecklar vi algoritmer för att uppskatta och korrigera för graderingsfördomar och tillförlitligheter, vilket visar en betydande förbättring av peer gradingnoggrannheten på verkliga data med 63 199 peer grades från Courseras HCI-kursutbud - de största peer grading nätverk som hittills analyserats. Vi relaterar betygsfördomar och tillförlitligheter till andra studentfaktorer såsom studentengagemang, prestation och kommentarsstil. Vi visar också att vår modell kan leda till mer intelligenta betygstilldelningar.
Använda maskininlärning algoritmer, Piech et al. har uppskattat och korrigerat för graderingsfördel och tillförlitlighet REF.
Tuned Models of Peer Assessment in MOOCs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}