文献

J-GLOBAL ID：202002286634368315   整理番号：20A1795645

改良短回答等級付けのための代表学生応答からのスコアリングルールの作成【JST・京大機械翻訳】

Creating Scoring Rubric from Representative Student Answers for Improved Short Answer Grading

著者 (6件)： Marvaniya Smit (IBM Research - India, Bengaluru, India) ,  Saha Swarnadeep (IBM Research - India, Bengaluru, India) ,  Dhamecha Tejas I. (IBM Research - India, Bengaluru, India) ,  Foltz Peter (Pearson, Denver, CO, USA) ,  Sindhgatta Renuka (IBM Research - India, Bengaluru, India) ,  Sengupta Bikram (IBM Research - India, Bengaluru, India)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CIKM ’18  ページ： 993-1002  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動の短い回答等級づけは,学生の回答における変動性のために,任意の対話ベースのチュータリングシステムの重要な課題の1つのままである。典型的には,各質問は,質問に答えるすべての正しい方法に一般化するのを困難にする,または,または,部分的に正しいか不正確のいずれかである回答を表すのを困難にする,または少数の専門家の著者の模範的回答を持つかもしれない。本論文では,傾斜した学生の回答からクラス固有の代表的な回答を得るための親和性伝播ベースのクラスタリング手法を提案した。著者らの新規性は,段階的学生回答の提案クラスタリング,選択,およびランキング後に得られたクラス特異的代表を組み込むことによって,Scoring Rubricの定式化にある。クラス固有の代表的回答の特徴-診断的有用性を実証するために,ベースラインおよび最先端の文章埋込みベースの特徴を用いて実験を行った。著者らの大規模産業データセットとベンチマークデータセットに関する実験的評価は,Scoring Rubricが短い回答等級づけの分類性能を著しく改善することを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  教師つき学習 ,  等級づけ ,  基準線 ,  定式化 ,  ベンチマーク ,  会話
準シソーラス用語： *スコア化 ,  ティーチングアシスタント , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 分類 ,  クラスタリング ,  ルブリックのスコアリング ,  文章埋込み ,  短い答えの等級づけ ,  教師つき学習

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 回答 ,  等級付け ,  学生 ,  応答 ,  スコア ,  ルール