Applying LLMs like ChatGPT, Deepseek, Grok for student work evaluation

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.54596/10.54596/2958-0048-2025-2-220-230
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The article discusses the possibilities of using large language models (LM), such as ChatGPT, Deep Seek and Grok, in the tasks of evaluating student papers. The author conducts a qualitative analysis of the results obtained using ChatGPT, in comparison with teaching assessments, with an emphasis on identifying the strengths and weaknesses of the automated approach. The potential advantages of using LLM are discussed – processing speed, compliance with criteria, scalability – as well as limitations associated with evaluating creativity and depth of analysis. Special attention is paid to the applicability of various models depending on the type of assignment (text, code) and the specifics of the discipline. The work is of a review and analytical nature and can serve as a starting point for further research in the field of digitalization of educational assessment and integration of LLM into the educational process.