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Directed Graph-alignment Approach for Identification of Gaps in Short Answers

Created by
  • Haebom

저자

Archana Sahu, Plaban Kumar Bhowmick

개요

본 논문은 학생 답변의 누락된 부분(gaps)을 모델 답변과 비교하여 자동으로 식별하는 방법을 제시합니다. 단어, 구, 문장 수준에서 누락된 부분을 식별하며, 이는 학생에게 형성평가 피드백을 제공하는 데 유용합니다. 학생 답변과 모델 답변을 각각 방향 그래프로 표현하고 이들의 정렬을 통해 누락 부분 식별 문제를 모델링합니다. UNT, SciEntsBank, Beetle 세 가지 데이터셋을 사용하여 제안된 방법을 검증하고, 누락 부분이 주석된 학생 답변 데이터셋을 공개합니다(https://github.com/sahuarchana7/gaps-answers-dataset). 기존 기계 학습 평가 지표를 사용하여 누락 부분 식별 성능을 평가하였으며, 데이터셋과 답변 유형에 따라 성능 차이가 있지만 전반적으로 유망한 결과를 보였습니다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
학생 답변의 누락 부분을 자동으로 식별하는 새로운 방법을 제시.
◦
형성평가를 위한 효과적인 피드백 제공 가능.
◦
다양한 데이터셋을 활용한 실험 결과 제시 및 공개 데이터셋 제공.
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한계점:
◦
데이터셋과 답변 유형에 따라 성능 차이가 존재.
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제안된 방법의 전반적인 성능은 유망하지만, 정량적인 성능 수치에 대한 자세한 설명 부족.
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다양한 유형의 답변에 대한 일반화 성능에 대한 추가적인 연구 필요.
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