Explorando estrategias de aumento y remuestreo de datos para modelos basados en transformadores para abordar el desequilibrio de clases en la puntuación de explicaciones científicas en el aula

arXiv:2604.19754v1. Resumen: La puntuación automatizada de explicaciones científicas de los estudiantes ofrece el potencial de retroalimentación inmediata y precisa, pero el desequilibrio de clases en las categorías de la rúbrica, particularmente aquellas que capturan el razonamiento avanzado, sigue siendo un desafío. Este estudio investiga estrategias de aumento para mejorar la clasificación de texto basada en transformadores de las respuestas de los estudiantes a una evaluación de ciencias físicas basada en una progresión de aprendizaje alineada con NGSS.