EvaluMate: Using AI to support students’ feedback provision in peer assessment for writing

同行反馈 同行评估 计算机科学 写作评估 同行评价 数学教育 心理学 多媒体 高等教育 政治学 法学
作者
Kai Guo
出处
期刊:Assessing Writing [Elsevier]
卷期号:61: 100864-100864
标识
DOI:10.1016/j.asw.2024.100864
摘要

Peer feedback plays an important role in promoting learning in the writing classroom. However, providing high-quality feedback can be demanding for student reviewers. To address this challenge, this article proposes an AI-enhanced approach to peer feedback provision. I introduce EvaluMate, a newly developed online peer review system that leverages ChatGPT, a large language model (LLM), to scaffold student reviewers' feedback generation. I discuss the design and functionality of EvaluMate, highlighting its affordances in supporting student reviewers' provision of comments on peers' essays. I also address the system's limitations and propose potential solutions. Furthermore, I recommend future research on students' engagement with this learning approach and its impact on learning outcomes. By presenting EvaluMate, I aim to inspire researchers and practitioners to explore the potential of AI technology in the teaching, learning, and assessment of writing.
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