在形成性数学评估中学习爱护边缘案例：利用AMMORE数据集和思维链提示来提高评分准确性
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内容提要
本文探讨了基于大型语言模型（LLMs）如GPT-4和GPT-3.5的自动评分方法，应用于开放性数学和科学问题的评估。研究表明，这些模型在评分准确性和一致性方面表现优越，能有效减少人力投入，提高教育评估的效率和质量。
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Q&A
大型语言模型在教育评估中的优势是什么？
大型语言模型（LLMs）如GPT-4和GPT-3.5在评分准确性和一致性方面表现优越，能有效减少人力投入，提高教育评估的效率和质量。
如何利用思维链提高评分准确性？
结合思维链（CoT）与评分标准使用时，GPT-4能够提高评分准确性，尤其是在科学评估中的写作回答自动评分中。
LLMs在短答案评分中的应用效果如何？
研究表明，利用GPT-4进行短答阅读理解问题的自动评分，能够改善基础扫盲教育，并提供可靠的评估。
使用LLMs进行K-12科学问答评分的有效性如何？
使用LLMs对K-12科学问答进行评分显示出人与机联合评分的潜力，能够提供有意义的解释和反馈。
LLMs在开放式书面考试答案评估中的表现如何？
LLMs在评估开放式书面考试答案时表现出一致性和准确性，但仍需进一步比较研究以确定其准确性和成本效益。
如何开发基于LLMs的评分系统？
开发基于LLMs的评分系统包括制定评分标准、提供准确一致的得分和定制化反馈，并在新的数据集上进行广泛实验以验证有效性。
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