En el mundo educativo, la puntuación automatizada de ensayos (AES) desempeña un papel crucial al proporcionar herramientas de evaluación escalables y eficientes. Sin embargo, la escasez extrema de datos etiquetados en entornos del mundo real limita severamente el desarrollo y la adopción práctica de sistemas robustos de AES. En este sentido, se ha propuesto un enfoque innovador para mejorar el rendimiento de AES tanto en entornos de datos limitados como completos mediante tres técnicas clave.
Primero, se ha introducido una estrategia de ajuste fino de dos etapas que aprovecha adaptaciones de bajo rango para mejorar la adaptación de un modelo de AES a los ensayos de las consignas objetivo. En segundo lugar, se ha implementado una técnica de alineación de puntuaciones para mejorar la consistencia entre las distribuciones de puntuaciones predichas y reales. Por último, se ha utilizado el auto-entrenamiento consciente de la incertidumbre utilizando datos no etiquetados, expandiendo efectivamente el conjunto de entrenamiento con muestras pseudoetiquetadas y minimizando la propagación del ruido de las etiquetas.
Estas tres técnicas clave se han implementado en DualBERT y se han llevado a cabo extensos experimentos en el conjunto de datos ASAP++. Como resultado, en el entorno de 32 datos, las tres técnicas clave mejoran el rendimiento, y su integración alcanza el 91,2% del rendimiento de datos completos entrenados en aproximadamente 1,000 muestras etiquetadas. Además, la técnica de Alineación de Puntuaciones propuesta mejora consistentemente el rendimiento tanto en entornos de datos limitados como completos, logrando resultados de vanguardia en el entorno de datos completos cuando se integra en DualBERT.
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