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CATALPA sponserte 19. BEA Workshop

[19.06.2024]

Der 19. BEA Workshop - Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications startet in Mexico City. CATALPA ist Gold-Sponsor und die CATALPA-Mitglieder Marie Bexte und Andrea Horbach sind Teil des Orga Teams.


Foto: Henrik Schipper/Hardy Welsch
Prof. Dr. Andrea Horbach und Marie Bexte sind Teil des Orga-Teams des BEA Workshop 2024.

Der BEA Workshop ist die führende Veranstaltung für Innovationen in der Bildung mit NLP (Natural Language Processing). Mit über 100 Teilnehmenden ist BEA einer der größten eintägigen Workshops der Community rund um die Association for Computational Linguistics (ACL).

Natural Language Processing

NLP befasst sich primär damit, dass Computer „Sprache”, bzw. Daten in Form von Sprache, erkennen, verstehen und generieren können. In den vergangenen Jahren gewann dieses Forschungsfeld enorme Bedeutung für das Lehren und Lernen.

Shared Tasks

Zu den „Herzstücken” bei BEA zählen die jährlichen Shared Tasks, bei denen Forschende gemeinsam an der Lösung eines wissenschaftlichen Problems arbeiten. Sie erschließen oft gänzlich neue Forschungsfelder, etwa die automatisierte Evaluation von wissenschaftlichem Schreiben, die Identifikation komplexer Wörter oder die KI-basierte Generierung von Lehrendenantworten in Lehrdialogen. Der diesjährige Workshop wird zwei Shared Tasks enthalten:

  • „Automated Prediction of Item Difficulty and Item Response Time”: Hierbei geht es darum, die Schwierigkeit von Fragen und die damit zusammenhängende Antwortzeit automatisiert vorherzusagen.
  • „MLSP Shared Task at BEA 2024”: Dieser Task beschäftigt sich mit der Vereinfachung von komplexen Wörtern oder Texten in Aufgaben, und zwar mehrsprachig. (unter anderem mit CATALPA-Mitglied Andrea Horbach)

CATALPA Beiträge

CATALPA ist auch inhaltlich in diesem Jahr wieder stark vertreten auf dem BEA Workshop:

Scoring with Confidence? – Exploring High-confidence Scoring for Saving Manual Grading Effort (Marie Bexte, Andrea Horbach, Lena Schützler, Oliver Christ and Torsten Zesch)

LLMs in Short Answer Scoring: Limitations and Promise of Zero-Shot and Few-Shot Approaches (Imran Chamieh, Torsten Zesch and Klaus Giebermann)

Transfer Learning of Argument Mining in Student Essays (Yuning Ding, Julian Lohmann, Nils-Jonathan Schaller, Thorben Jansen and Andrea Horbach)

Fairness in Automated Essay Scoring: A Comparative Analysis of Algorithms on German Learner Essays from Secondary Education (Nils-Jonathan Schaller, Yuning Ding, Andrea Horbach, Jennifer Meyer and Thorben Jansen)