Cross-evaluation of Large Language Model Assessment Behaviours in Educational Tasks by Cognitive Level
Notice bibliographique
Résumé
Large language models show promise for educational assessment, but their comparative capability across different cognitive domains remains understudied. This paper presents a systematic analysis of seven leading LLMs—ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Mistral, Command R+, and Grok—in their ability to both generate and evaluate educational responses across different levels of the revised Bloom’s taxonomy. Using a novel cross-evaluation methodology, 6,045 evaluations were analyzed using a standard rubric examining content accuracy, cognitive alignment, communication clarity, and response depth. The findings revealed three distinct clusters of grading behaviour: lenient evaluators (Mistral, Gemini, and ChatGPT), moderate evaluators (Claude and Grok), and strict evaluators (Command R+ and Perplexity). Significant variations in grading consistency emerged, with ChatGPT showing the greatest consistency and Perplexity the most variability. Notable systematic biases were observed, including Gemini’s positive bias toward Grok and Command R+’s negative bias toward Gemini. These patterns provide a framework for selecting appropriate LLMs for specific educational tasks while highlighting the importance of understanding their individual evaluation tendencies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».