Även om dator- och kommunikationsteknik har gett effektiva medel för att skala upp många aspekter av utbildningen, är inlämning och klassificering av bedömningar som hemuppgifter och tester fortfarande en svag länk. I denna uppsats studerar vi problemet med att automatiskt gradera de typer av öppna svar matematiska frågor som figurerar framträdande i STEM (vetenskap, teknik, ingenjörsvetenskap och matematik) kurser. Vårt datadrivna ramverk för matematisk språkbehandling (MLP) utnyttjar lösningsdata från ett stort antal inlärare för att utvärdera riktigheten i deras lösningar, tilldela delkreditpoäng och ge feedback till varje inlärare om de troliga platserna för eventuella fel. MLP hämtar inspiration från framgången med behandling av textdata i naturligt språk och består av tre huvudsteg. Först konverterar vi varje lösning till en öppen svar matematisk fråga till en serie av numeriska funktioner. För det andra samlar vi funktioner från flera lösningar för att avslöja strukturer för korrekta, delvis korrekta och felaktiga lösningar. Vi utvecklar två olika klustermetoder, en som utnyttjar generiska klusteralgoritmer och en baserad på Bayesian nonparametrics. För det tredje betygsätter vi automatiskt de återstående (potentiellt många) lösningarna baserat på deras tilldelade kluster och en instruktörstillhandahållen grad per kluster. Som bonus kan vi spåra klustertilldelningen för varje steg i en flerstegslösning och avgöra när den avviker från ett kluster av korrekta lösningar, vilket gör att vi kan ange de troliga positionerna för fel till elever. Vi testar och validerar MLP på Real-world MOOC data för att visa hur det kan avsevärt minska den mänskliga ansträngning som krävs i storskaliga utbildningsplattformar.
Den matematiska språkbearbetningen (MLP) REF-ramverket utnyttjar lösningar från ett stort antal elever för att utvärdera riktigheten hos studentlösningar för öppen respons Matematiska frågor.
Mathematical Language Processing: Automatic Grading and Feedback for Open Response Mathematical Questions
{'venue': "L@S '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}