“我的分数是错的!”:一个可争辩的人工智能框架用于学生论文评估的互动反馈
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原文中文,约2000字,阅读约需5分钟。
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内容提要
该研究提出了一种人工智能赋能的大型语言模型框架(CAELF),解决了教育实践中互动反馈难以广泛应用的问题,显著提升了互动反馈的有效性,改善教育评估过程。
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关键要点
- 该研究提出了一种人工智能赋能的大型语言模型框架(CAELF)。
- CAELF框架解决了教育实践中互动反馈难以广泛应用的问题。
- 该框架使学生能够对反馈进行质疑和澄清。
- 通过案例研究,CAELF显著提升了互动反馈的有效性。
- CAELF有望克服时间和资源的限制,改善教育评估过程。
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