Automated Grading of PowerPoint Presentations Using Latent Semantic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Manual grading of students’ work takes a long time and it is stressful. Evaluator may be holistic or analytic, lenient or non-lenient, experienced or inexperienced; which leads to non-uniformity in the assessment. Therefore, it is essential to do the automated grading of students' work to overcome human inadequacies through uniform assessment and also, it reduces workload of human evaluators. A novel automatic grading of students' PowerPoint presentation skills using Latent Semantic Analysis (LSA) is proposed. Program is implemented in python to extract features corresponding to the text appearance, graphics, footer, and hyperlink from the PowerPoint presentations. PowerPoint presentations are represented using feature vectors in the Latent Semantic Space using Singular Value Decomposition (SVD). SVD reveals relationships between features and PowerPoint presentations. The grades for the students' PowerPoint presentations are evaluated by finding Cosine similarity with reference presentations or finding k number of nearest reference presentations. The grades of such reference or nearest presentations are used to grade students' presentations. Kneighbors classifier used to find nearest neighbors. Kneighbors and Cosine Similarity approach give 90.90% and 81.81% accuracy, respectively, while predicting the grades for the students’ PowerPoint presentations.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».