Метод ітеративної мультиагентної верифікації оцінок у віртуальних навчальних середовищах на основі пояснюваного штучного інтелекту

The paper develops a method of iterative multi-agent verification of grades that ensures transparency and reliability of automated open-response assessment in virtual learning environments (VLE). The relevance of the problem of opaque decision-making by large language models (LLMs) and their tendenc...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2026
Автори: Колодій, Роман, Виклюк, Ярослав
Формат: Стаття
Мова:Англійська
Опубліковано: Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University 2026
Онлайн доступ:https://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/354691
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences

Репозитарії

Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences
_version_ 1867026064108158976
author Колодій, Роман
Виклюк, Ярослав
author_facet Колодій, Роман
Виклюк, Ярослав
author_sort Колодій, Роман
baseUrl_str http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/index.php/2308-5916/oai
collection OJS
datestamp_date 2026-06-03T08:09:01Z
description The paper develops a method of iterative multi-agent verification of grades that ensures transparency and reliability of automated open-response assessment in virtual learning environments (VLE). The relevance of the problem of opaque decision-making by large language models (LLMs) and their tendency to generate factually incorrect statements in educational assessment tasks is substantiated. A formal model of the VLE assessment subsystem as a multi-agent system comprising three specialized agents (evaluator agent, verifier agent, and explainer agent) is proposed. For each agent, input-to-output mapping functions are defined. The MultiAgentGrading algorithm implementing a four-phase assessment procedure is developed: initial generation using chain-of-thought strategy (ante-hoc component), critical analysis by the verifier (post-hoc component), iterative refinement, and pedagogical aggregation of the result. The method combines built-in and post-hoc explainability mechanisms in a unified agent interaction cycle, enabling minimization of hallucination risks and enhancement of assessment reproducibility. Convergence conditions for the iterative process and a safeguard mechanism against infinite loops are defined. The transition from a linear «more explanations means more trust» paradigm to a calibrated trust concept is justified, where user confidence aligns with the model’s actual capabilities.
doi_str_mv 10.32626/2308-5916.2026-29.62-70
first_indexed 2026-05-27T01:05:55Z
format Article
id mcmtechkpnueduua-article-354691
institution Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences
keywords_txt_mv keywords
language English
last_indexed 2026-06-04T01:00:05Z
publishDate 2026
publisher Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University
record_format ojs
spelling mcmtechkpnueduua-article-3546912026-06-03T08:09:01Z Method of Iterative Multi-Agent Verification of Grades in Virtual Learning Environments Based on Explainable Artificial Intelligence Метод ітеративної мультиагентної верифікації оцінок у віртуальних навчальних середовищах на основі пояснюваного штучного інтелекту Колодій, Роман Виклюк, Ярослав The paper develops a method of iterative multi-agent verification of grades that ensures transparency and reliability of automated open-response assessment in virtual learning environments (VLE). The relevance of the problem of opaque decision-making by large language models (LLMs) and their tendency to generate factually incorrect statements in educational assessment tasks is substantiated. A formal model of the VLE assessment subsystem as a multi-agent system comprising three specialized agents (evaluator agent, verifier agent, and explainer agent) is proposed. For each agent, input-to-output mapping functions are defined. The MultiAgentGrading algorithm implementing a four-phase assessment procedure is developed: initial generation using chain-of-thought strategy (ante-hoc component), critical analysis by the verifier (post-hoc component), iterative refinement, and pedagogical aggregation of the result. The method combines built-in and post-hoc explainability mechanisms in a unified agent interaction cycle, enabling minimization of hallucination risks and enhancement of assessment reproducibility. Convergence conditions for the iterative process and a safeguard mechanism against infinite loops are defined. The transition from a linear «more explanations means more trust» paradigm to a calibrated trust concept is justified, where user confidence aligns with the model’s actual capabilities. У статті розроблено метод ітеративної мультиагентної верифікації оцінок, що забезпечує прозорість та надійність автоматизованого оцінювання відкритих відповідей у віртуальних навчальних середовищах (ВНС). Обґрунтовано актуальність проблеми непрозорості рішень великих мовних моделей (ВММ) та їх схильності до генерації фактологічно некоректних тверджень у задачах освітнього оцінювання. Запропоновано формальну модель підсистеми оцінювання ВНС як мультиагентної системи, що включає три спеціалізовані агенти: агент-оцінювач, агент-верифікатор та агент-пояснювач. Для кожного агента визначено функції відображення вхідних даних у проміжні або кінцеві результати. Розроблено алгоритм MultiAgentGrading, який реалізує чотирифазну процедуру оцінювання: первинна генерація з використанням стратегії ланцюжка думок (ante-hoc компонент), критичний аналіз верифікатором (post-hoc компонент), ітеративна корекція та педагогічна агрегація результату. Метод поєднує вбудовані та постфактум-механізми пояснюваності в єдиному циклі взаємодії агентів, що дозволяє мінімізувати ризик галюцинацій та підвищити відтворюваність оцінювання. Визначено умови збіжності ітеративного процесу та запобіжний механізм проти зацикленню. Обґрунтовано перехід від лінійної парадигми пояснень до концепції каліброваної довіри, за якої рівень впевненості користувача узгоджується з реальними можливостями моделі. Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University 2026-05-15 Article Article Рецензована Стаття application/pdf https://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/354691 10.32626/2308-5916.2026-29.62-70 Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences; 2026: Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences. Issue 29; 62-70 Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки ; 2026: Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки. Випуск 29; 62-70 2308-5916 10.32626/2308-5916.2026-29 en https://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/354691/346602 Авторське право (c) 2026 Роман Колодій, Ярослав Виклюк https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
spellingShingle Колодій, Роман
Виклюк, Ярослав
Метод ітеративної мультиагентної верифікації оцінок у віртуальних навчальних середовищах на основі пояснюваного штучного інтелекту
title Метод ітеративної мультиагентної верифікації оцінок у віртуальних навчальних середовищах на основі пояснюваного штучного інтелекту
title_alt Method of Iterative Multi-Agent Verification of Grades in Virtual Learning Environments Based on Explainable Artificial Intelligence
title_full Метод ітеративної мультиагентної верифікації оцінок у віртуальних навчальних середовищах на основі пояснюваного штучного інтелекту
title_fullStr Метод ітеративної мультиагентної верифікації оцінок у віртуальних навчальних середовищах на основі пояснюваного штучного інтелекту
title_full_unstemmed Метод ітеративної мультиагентної верифікації оцінок у віртуальних навчальних середовищах на основі пояснюваного штучного інтелекту
title_short Метод ітеративної мультиагентної верифікації оцінок у віртуальних навчальних середовищах на основі пояснюваного штучного інтелекту
title_sort метод ітеративної мультиагентної верифікації оцінок у віртуальних навчальних середовищах на основі пояснюваного штучного інтелекту
url https://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/354691
work_keys_str_mv AT kolodíjroman methodofiterativemultiagentverificationofgradesinvirtuallearningenvironmentsbasedonexplainableartificialintelligence
AT viklûkâroslav methodofiterativemultiagentverificationofgradesinvirtuallearningenvironmentsbasedonexplainableartificialintelligence
AT kolodíjroman metodíterativnoímulʹtiagentnoíverifíkacííocínokuvírtualʹnihnavčalʹnihseredoviŝahnaosnovípoâsnûvanogoštučnogoíntelektu
AT viklûkâroslav metodíterativnoímulʹtiagentnoíverifíkacííocínokuvírtualʹnihnavčalʹnihseredoviŝahnaosnovípoâsnûvanogoštučnogoíntelektu