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Auto-Grader - Auto-Grading Free Text Answers

Auto-Grader - Auto-Grading Free Text Answers
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
ISBN 978-3-658-39202-4
978-3-658-39204-8
Name Richner, Robin ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L Auto-Grader - Auto-Grading Free Text Answers
Verlagsort Wiesbaden
Wiesbaden
Verlag Springer Fachmedien Wiesbaden
Imprint: Springer Gabler
Erscheinungsjahr 2022
2022
2022
Umfang 1 Online-Ressource(XIII, 96 p. 39 illus., 34 illus. in color. Textbook for German language market.)
Reihe BestMasters
Hochschulschriftenvermerk $bMasterarbeit
Titelhinweis Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-658-39202-4
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-658-39204-8
ISBN ISBN 978-3-658-39203-1
Klassifikation KJD
BUS042000
658.4062
658.514
Kurzbeschreibung Introduction -- Research design -- Research background -- Data -- Model development -- Evaluation -- Discussion, limitations and further research -- Conclusion.
2. Kurzbeschreibung Teachers spend a great amount of time grading free text answer type questions. To encounter this challenge an auto-grader system is proposed. The thesis illustrates that the auto-grader can be approached with simple, recurrent, and Transformer-based neural networks. Hereby, the Transformer-based models has the best performance. It is further demonstrated that geometric representation of question-answer pairs is a worthwhile strategy for an auto-grader. Finally, it is indicated that while the auto-grader could potentially assist teachers in saving time with grading, it is not yet on a level to fully replace teachers for this task. About the author Robin Richner was working as a Machine Learning Engineer in the edtech industry exploring ways to help teachers in their daily life. He now moved on to the web3 industry.
SWB-Titel-Idn 1819109569
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttps://doi.org/10.1007/978-3-658-39203-1
Internetseite / Link Resolving-System
Siehe auch Cover
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