Implementasi Model GPT-3.5 Turbo untuk Otomatisasi Penilaian Esai pada Sistem Pembelajaran Daring скачать в хорошем качестве

Implementasi Model GPT-3.5 Turbo untuk Otomatisasi Penilaian Esai pada Sistem Pembelajaran Daring

Proses penilaian esai manual yang lambat dan subjektif menjadi tantangan besar dalam pendidikan. Penelitian ini mengimplementasikan GPT-3.5 Turbo untuk mengotomatisasi penilaian esai secara akurat dan objektif. Melalui kerangka CRISP-DM, kami membandingkan lima strategi prompt. Hasil evaluasi menunjukkan Prompt 4 unggul secara signifikan dengan akurasi 94,3% dan F1-Score 0,955, jauh melampaui performa strategi lainnya yang cenderung inkonsisten. Kesimpulannya, strategi berbasis rubrik detail pada Prompt 4 adalah model yang paling layak. Dengan tingkat kesepakatan yang sangat tinggi dengan guru, sistem ini siap meningkatkan efisiensi evaluasi pendidikan secara daring. Penelitian ini telah menghasilkan Hibah berupa prototype aplikasi ujian berbasis android, Sertifikat Hak Kekayaan Intelektual dan publikasi Jurnal terakreditasi Sinta 3