使用 DistilBERT 和机器学习分析考生评论以确保考试内容质量控制
计算与语言
2025-04-10 v1
摘要
本研究探索了利用自然语言处理（NLP）技术分析考生评论，以识别有问题的试题。我们开发并验证了自动识别相关负面反馈的机器学习模型，评估了融合心理测量特征是否能提升模型性能，并将 NLP 标记的试题与传统标记的试题进行比较。结果表明，考生反馈提供了有价值的补充信息，可与统计方法结合，从而可能提高试题的有效性，同时减少人工审阅的负担。该研究为考试组织者提供了一种高效的机制，将考生的直接体验纳入质量保证流程。
关键词
引用
@article{arxiv.2504.06465,
title = {Analyzing Examinee Comments using DistilBERT and Machine Learning to Ensure Quality Control in Exam Content},
author = {Ye and Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.06465},
year = {2025}
}