Users' Manual and Validation of the Automated Grading System (AGS): Improving the Quality of Intelligence Summaries Using Feedback from an Unsupervised Model of Semantics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract : The Automated Grading System (AGS) was developed jointly by Defence Research and Development Canada (DRDC) Toronto and the Canadian Forces School of Military Intelligence (CFSMI) to provide students at the school a tool to help in the composition of accurate and effective Intelligence Summaries (INTSUMs). The AGS is a web-browser based system that provides feedback to students about how well their summary matches that of a gold standard summary written by an instructor. The AGS allows students to iteratively correct and re-submit their summaries as they attempt to maximize the match between their summary and the gold standard. In this report, we provide both the instructor and student user's manual for the AGS. Importantly, we also provide the results of a small validation study wherein we asked participants to summarize news stories about sea piracy near Somalia. Participants used feedback from the AGS to improve their summaries until they were satisfied that they had done the best job they could do. The grades given to the first and final summaries by the AGS were then compared to the grades awarded by the lead instructor at CFSMI. The tool and the instructor's assessments of the summaries were in close agreement. The results confirm that the AGS can be used as an effective teaching tool to help students improve their summary-writing skills.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,037 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».