Vi introducerar en ny metod för maskinstödd klassificering av korta svarsfrågor. Vi följer tidigare arbete i automatiserad gradering genom att först träna en likhetsmått mellan studentsvar, men sedan gå vidare till att använda detta mått för att gruppera svar i kluster och subkluster. De resulterande grupperingarna gör det möjligt för lärare att gradera flera svar med en enda åtgärd, ge rik feedback till grupper med liknande svar, och upptäcka metoder för missförstånd bland elever; vi hänvisar till denna förstärkning av gradering ansträngning som "maktgradering". Vi utvecklar metoder för att ytterligare minska lärarnas insatser genom att automatiskt utföra åtgärder när en svarsnyckel finns tillgänglig. Vi visar resultat när det gäller att gradera framsteg med en liten "budget" av mänskliga handlingar, både från vår metod och en LDA-baserad metod, på en test corpus av 10 frågor besvarade av 698 respondenter.
Basu m.fl. REF presenterar ett tillvägagångssätt för att träna en likhetsmått mellan korta svar svar på United States Citizenship Exam, som sedan används för att gruppera svaren i kluster och subcllusters för powergrading.
Powergrading: a Clustering Approach to Amplify Human Effort for Short Answer Grading
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}