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LaTA:一種即插即用、符合FERPA標準的本地LLM自動評分器,用於高年級STEM課程

文章摘要

LaTA是一種開源的自動評分器,完全在本地硬體上執行,使用LaTeX原生工作流程,透過四階段流水線(攝取、分段、評分、報告)和本地託管的開源權重鏈式思維LLM評分器(gpt-oss:120b)對學生的作業進行評分。在俄勒岡州立大學ME 373課程中部署,約200名學生,每份作業邊際成本為零,評分錯誤率約0.02-0.04%,使用LaTA的班級在期中考試和期末考試中分別比傳統評分班級高出約11%和8%,學生的自信心也有顯著提升。

來源arXiv AI作者: Jesse A. Rodr\'iguez
LaTA:一種即插即用、符合FERPA標準的本地LLM自動評分器,用於高年級STEM課程
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LaTA(LaTeX Teaching Assistant)是一種開源的自動評分系統,專為高年級STEM課程設計。它的核心優勢在於完全執行在本地硬體上,不依賴任何第三方API,從而確保學生資料不會洩露,嚴格遵守FERPA(家庭教育權利和隱私法案)法規。LaTA採用LaTeX原生工作流程,這對於許多工程和物理課程來說已經是標準做法,因此教師和學生無需改變現有的提交習慣。LaTA的處理流程分為四個階段:攝取、分段、評分和報告。它使用一個本地託管的開源權重鏈式思維LLM(gpt-oss:120b)來將學生的作業與教師編寫的參考答案進行對比,並應用一個YAML格式的評分標準進行逐項二元評分。在2026年冬季學期,LaTA在俄勒岡州立大學的ME 373(機械工程方法)課程中進行了實際部署,大約有200名學生參與。整個評分工作僅由一臺Mac Studio完成,每份作業的邊際成本為零,每次提交的實際處理時間為1至3分鐘。這使得教師能夠輕鬆地對更正後的作業進行重新評分,並且極大地擴充套件了助教的辦公時間。經過教師驗證,整個學期中每項評分標準的錯誤率大約在0.02%到0.04%之間。與同一教師此前採用傳統評分方法的班級相比,使用LaTA的班級在期中考試中平均成績高出約11%,在期末考試中高出約8%。此外,學生們在159份調查問卷中報告了在所有學習目標上的自信心顯著提升,每個目標的Likert評分平均增加至少1.49分,所有比較的p值均小於10^{-27}。LaTA的程式碼已在AGPLv3許可證下發布。

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工程師中級

要點

  • LaTA是一款開源的自動評分器,完全在本地硬體上執行,不將學生資料傳送到第三方API,符合FERPA標準。
  • 採用四階段流水線(攝取、分段、評分、報告),使用本地託管的鏈式思維LLM(gpt-oss:120b)進行評分。
  • 在俄勒岡州立大學ME 373課程中成功部署,約200名學生,評分錯誤率極低(0.02-0.04%),學成績和自信心均有顯著提高。

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