大语言模型在无锚题等值中的应用——以阅读素养测评为例
杜君磊郑勤华宋义深
北京师范大学教育学部远程教育中心
摘要：在实际的教育测评中，针对同一能力的不同测评通常不会使用相同的题目。现有方案在实现无锚题场景下的测评分数等值时，存在依赖额外题目信息或实施成本高昂等问题。本研究提出了一种基于大语言模型的低成本且无需额外题目信息的无锚题等值方案。其主要原理是利用大语言模型在待等值测评之间构建连接组，从而实现等值。本研究以两份小学阅读理解题为例，分别选取GPT3.5、GPT4.0和讯飞星火3.5构建连接组，从提示词工程（zero-shot、one-shot和few-shot）和连接组样本数（500和1 000）两个方面对比其在等值上的成效。研究结果显示，GPT4.0在大样本连接组的one-shot和few-shot场景下表现良好，表明以大语言模型智能体作为无锚题连接组的设计方案是可行的。
- DOI：
10.14188/j.1671-8836.2024.0088
- 专辑：
电子技术及信息科学
- 专题：
计算机软件及计算机应用; 自动化技术
- 分类号：
TP18;TP391.1
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