动机：通过任务为学生提供个性化的反馈是支持他们学习和发展的教育基石。研究表明，及时，高质量的反馈在改善学习成果中起着至关重要的作用。但是，由于需要大量的时间和精力，在大量学生的课程中提供个性化的反馈通常是不切实际的。自然语言处理和大型语言模型（LLM）的最新进展，通过有效地提供个性化反馈来提供有希望的解决方案。这些技术可以减少课程人员的工作量，同时提高学生满意度和学习成果。但是，他们的成功实施需要在真实的教室中进行彻底的评估和验证。结果：我们介绍了卢布尔雅那大学生物信息学课程的2024/25迭代中对基于LLM的地级者进行书面作业的实际评估结果。在整个学期的过程中，有100多名学生回答了36个基于文本的问题，其中大多数是使用LLMS自动分级的。在一项盲目的研究中，学生在不了解来源的情况下收到了LLM和人类教学助理的反馈，后来对反馈的质量进行了评价。我们对六个商业和开源LLM进行了系统的评估，并将其分级表现与人类助教进行了比较。我们的结果表明，通过精心设计的提示，LLM可以实现与人类分级相当的分级准确性和反馈质量。我们的结果还表明，开源LLMS的性能和商业LLM的性能，使学校可以在维持隐私的同时实施自己的分级系统。