Bildungsfeedback wird weithin als effektiver Ansatz zur Verbesserung des Lernens der Schüler anerkannt. Allerdings kann die Skalierung effektiver Praktiken mühsam und teuer sein, was Forscher dazu motivierte, an automatisierten Feedbacksystemen (AFS) zu arbeiten. Inspiriert von den jüngsten Fortschritten bei den vortrainierten Sprachmodellen (z.B. ChatGPT) postulieren wir, dass solche Modelle das bestehende Wissen über die Generierung von textlichem Feedback in AFS voranbringen könnten, da sie in der Lage sind, natürlich klingende und detaillierte Antworten zu bieten. Daher wollten wir die Machbarkeit der Verwendung von ChatGPT untersuchen, um Schülern Feedback zu geben, das ihnen hilft, besser zu lernen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass i) ChatGPT in der Lage ist, detaillierteres Feedback zu generieren, das die Leistung der Schüler flüssig und kohärent zusammenfasst, als menschliche Lehrkräfte; ii) ChatGPT eine hohe Übereinstimmung mit dem Instruktor bei der Beurteilung der Themen der Schüleraufgaben erreichte; und iii) ChatGPT Feedback zum Prozess des Abschlusses der Aufgabe durch die Schüler geben konnte, was den Schülern bei der Entwicklung von Lernfähigkeiten zugutekommen könnte.
Dai et al. (Sa,) haben diese Frage untersucht.