Practical Methods for Semi-automated Peer Grading in a Classroom Setting
Practical Methods for Semi-automated Peer Grading in a Classroom Setting
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课堂环境中半自动同伴评分的实用方法
DOI：
10.1145/3340631.3394878
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Downey, Doug
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yuan, Zheng;Downey, Doug
同伴评分，即学生互相评分，可以为学生提供教育机会，减少教师的评分工作。已经提出了各种方法来将同行分配的成绩合成为准确的提交成绩。然而，当这些方法背后的假设不满足时，它们可能会低于平均同龄人成绩的简单基线。我们引入SABTXT，它通过两种机制改进了以前的工作。首先，SABTXT使用有限数量的历史教师地面真相建模和纠正每个同行的评分偏见。其次，SABTXT基于文本内容对同行评审的彻底性进行建模，并在计算提交评分时对更彻底的同行评审给予更多权重。在我们的实验中，我们收集了超过一万个同行评论超过四个课程，我们表明，SABTXT优于现有的方法对我们收集的数据，并实现了平均6%的均方误差低于最强的基线。
Peer grading, in which students grade each other's work, can provide an educational opportunity for students and reduce grading effort for instructors. A variety of methods have been proposed for synthesizing peer-assigned grades into accurate submission grades. However, when the assumptions behind these methods are not met, they may underperform a simple baseline of averaging the peer grades. We introduce SABTXT, which improves over previous work through two mechanisms. First, SABTXT uses a limited amount of historical instructor ground truth to model and correct for each peer's grading bias. Secondly, SABTXT models the thoroughness of a peer review based on its textual content, and puts more weight on the more thorough peer reviews when computing submission grades. In our experiments with over ten thousand peer reviews collected over four courses, we show that SABTXT outperforms existing approaches on our collected data, and achieves a mean squared error that is 6% lower than the strongest baseline on average.
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Lloyd J. Rieber
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E. Popescu
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