Confidence Estimation in Automatic Short Answer Grading with LLMs

Este trabalho investiga a estimação de confiança na Classificação Automática de Respostas Curtas (ASAG) com Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), essencial para a colaboração humano-IA na educação. Ele compara estratégias de estimação de confiança baseadas em modelos e propõe uma estrutura híbrida para abordar suas limitações.