我们的研究旨在揭示自动论文评分（AES）模型的准确性、公平性和泛化能力之间的复杂关系，为开发真实教育中的有效 AES 模型提供实用洞察。

Jan, 2024

我们开发了两个模型，通过对两个大型数据集进行微调和其他策略，自动评分英文文章的多个维度，结果显示我们的系统在精确度、F1 得分和 Quadratic Weighted Kappa 三个标准下取得了卓越的性能，并且在整体评分中优于现有方法。

Jun, 2024

研究了使用自然语言处理 (NLP) 进行自动文章评分 (AES) 在英语中被广泛探索，而在印地语等低资源语言中尚未被探索的现状，并在印地语领域复现和比较了 AES 的最新方法。

Feb, 2023

本研究探讨了语法特征对自动作文评分的影响，结果表明语法特征可以提高预测作文整体分数的自动评分模型的性能，同时，多任务学习与语法分数结合使用语法特征也能进一步提高模型性能。利用项目反应理论评估语法能力作为辅助任务的模型表现与人工评分的语法分数相当，此外，根据语法项的难度和作者的语法能力，利用项目反应理论对语法特征进行加权处理可进一步提高性能。

Jun, 2024

基于循环神经网络和卷积神经网络的自动评测系统在 8 个数据集上实验表明，本系统在自动评测方面具有显著的优势。

Jun, 2022

研究调查了大型语言模型（LLMs），特别是 GPT-4 和经过精细调整的 GPT-3.5 作为自动作文评分（AES）系统的工具的有效性。实验结果显示 LLM-based AES 系统具有卓越的准确性、一致性、泛化能力和可解释性，并超越传统评分模型，同时也提高人工评分员的表现。

Jan, 2024

本文提出了一种使用回译和分数调整来增加论文 - 评分对数目的方法，并将其应用于 Automated Student Assessment Prize 数据集进行扩充，通过使用先前工作中的模型对增强数据的有效性进行了评估，并使用长短期记忆进行了性能评估，该模型广泛用于自动文章评分。使用增强数据来训练模型可以提高模型的性能。

Mar, 2022

利用大型语言模型（LLMs）对写作文章进行自动评分的实验表明，虽然适当选择题目对任务和模型性质很重要，但 ChatGPT 相比 Llama 在综合和个体写作特征上的性能稍优。尽管与 SOTA 模型相比预测存在差距，但它们提供了改善文章质量的反馈，为教师和学生提供帮助。

Mar, 2024

本文提出了一种新颖的面向巴西全国高等教育入学考试（ENEM）中葡语作文的自动评分（AES）算法，解决了传统人工评分系统中的挑战。该方法利用先进的深度学习技术，紧密对齐人工评分标准，以评估大量学生作文的效率和可扩展性为目标。该研究不仅解决了巴西教育评估中手动评分的物流和财务约束，还承诺在评分中提高公平性和一致性，是应用 AES 在大规模学术环境中迈出的重要一步。

Dec, 2023

本文提出一种鲁棒的模型来预测各种特征分数，该模型考虑了文章是否符合题意，在不同题目下进行得分，使用文学 - 题意注意力机制编码文章，使用主题建模机制提取主题一致性特征，并使用特征相似损失函数计算多特征评分结果。实验证明了该模型在所有提示和特征方面的最先进水平。

May, 2023