Automatisierte Aufsatzbewertung (AES)

Automatisierte Aufsatzbewertung (AES) ist eine Aufgabe der Verarbeitung natürlicher Sprache, bei der ein Computermodell von Schülern verfasste Aufsätze anhand von Dimensionen wie grammatikalische Korrektheit, Kohärenz, inhaltliche Tiefe und Organisation bewertet — und damit im großen Maßstab repliziert, was ein menschlicher Bewerter tun würde. Der Ansatz wurde von Shermis und Burstein (2013) als Forschungsfeld formalisiert und hat sich seit 2019 durch Transformer-Sprachmodelle, insbesondere BERT, verändert, die es AES-Systemen ermöglichen, tiefe kontextuelle Textrepräsentationen zu nutzen.