論文の概要: GPT-based Open-Ended Knowledge Tracing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03716v4
• Date: Mon, 20 Mar 2023 19:59:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 05:04:44.617451
• Title: GPT-based Open-Ended Knowledge Tracing
• Title（参考訳）: GPTを用いたオープンエンド知識トレース
• Authors: Naiming Liu, Zichao Wang, Richard G. Baraniuk, Andrew Lan
• Abstract要約: 学生の質問に対する回答を正確に予測する新しい課題について検討する。 私たちの研究は、コンピュータサイエンス教育の分野において、プログラミングに関する質問に基礎を置いています。 学生の知識に基づくコード生成手法であるOKT問題の初期解を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.822739021636455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In education applications, knowledge tracing refers to the problem of estimating students' time-varying concept/skill mastery level from their past responses to questions and predicting their future performance. One key limitation of most existing knowledge tracing methods is that they treat student responses to questions as binary-valued, i.e., whether they are correct or incorrect. Response correctness analysis/prediction ignores important information on student knowledge contained in the exact content of the responses, especially for open-ended questions. In this paper, we conduct the first exploration into open-ended knowledge tracing (OKT) by studying the new task of predicting students' exact open-ended responses to questions. Our work is grounded in the domain of computer science education with programming questions. We develop an initial solution to the OKT problem, a student knowledge-guided code generation approach, that combines program synthesis methods using language models with student knowledge tracing methods. We also conduct a series of quantitative and qualitative experiments on a real-world student code dataset to validate OKT and demonstrate its promise in educational applications.
• Abstract（参考訳）: ナレッジトレース(ナレッジトレーシング)とは、学生の過去の質問に対する回答から、時間変化の概念/スキルの習得レベルを推定し、将来の成績を予測する問題を指す。 既存の知識追跡手法の鍵となる制限の1つは、質問に対する学生の回答をバイナリ値として扱うことである。 反応の正しさの分析・予測は、反応の正確な内容に含まれる学生の知識に関する重要な情報を無視する。 本稿では,学生の質問に対する正確なオープンエンド応答を予測する新しい課題を研究することで,オープンエンドな知識追跡(OKT)を初めて行う。 私たちの仕事は、プログラミングの問題を伴うコンピュータサイエンス教育の領域に基礎を置いている。 我々は,言語モデルを用いたプログラム合成法と学生知識追跡法を組み合わせた,学生知識誘導型コード生成手法okt問題に対する初期解法を開発した。 また,実世界の学生コードデータセット上で,oktを検証するための定量的・定性的な実験を行い,教育応用におけるその期待を実証した。

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