From Scoring to Explanations: Evaluating SHAP and LLM Rationales for Rubric-based Teaching Quality Assessment

Esta investigación propone un marco para la interpretabilidad a nivel de oración en la puntuación basada en rúbricas, combinando atribuciones de valor de Shapley con justificaciones de grandes modelos de lenguaje (LLMs). Compara modelos de lenguaje pre-entrenados ajustados y LLMs guiados para la evaluación de la calidad de la enseñanza, encontrando que los PLMs ofrecen una mejor precisión de predicción a pesar de la compresión de etiquetas.