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斯坦福ML工具简化了计算机科学教授的学生反馈过程
研究人员希望把重点放在帮助学生成长上，而不仅仅是给他们的作业打分，因此他们非常仔细地设计了该工具使用的语言。
信贷:TechSpot
斯坦福大学的研究人员开发并测试了一种机器学习(ML)教学工具，旨在帮助计算机科学(CS)教授评估来自大量学生的反馈。
该工具是为斯坦福大学的“就地编码”项目开发的，在该项目中，1000名志愿者教师向全球1万名学生教授计算机科学入门课程。
该团队使用元学习(一种ML系统可以用相对较小的数据量学习大量问题的技术)扩大了反馈。
研究人员利用计算机科学课程以前迭代的数据，实现了15,000名学生提交的准确性达到或高于人类水平。
该工具仅从10%的代码到位作业的人类反馈中学习，并审查了剩余的98%的学生满意度。
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