論文の概要: Towards Process-Oriented, Modular, and Versatile Question Generation
that Meets Educational Needs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00355v1
- Date: Sat, 30 Apr 2022 22:24:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-03 15:36:31.939497
- Title: Towards Process-Oriented, Modular, and Versatile Question Generation
that Meets Educational Needs
- Title（参考訳）: 教育ニーズを満たすプロセス指向・モジュラー・多用途質問生成に向けて
- Authors: Xu Wang, Simin Fan, Jessica Houghton, Lu Wang
- Abstract要約: そこで本研究では,NLPモデルを強化するために,インストラクターが質問をどのように作成し,タッチポイントを識別する方法について検討する。
我々は7つの大学において11人のインストラクターによる詳細な調査を行っている。
我々は,人間とNLPの協調的なQGシステムの構築が実世界の採用に不可欠であると主張している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.259416010336794
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: NLP-powered automatic question generation (QG) techniques carry great
pedagogical potential of saving educators' time and benefiting student
learning. Yet, QG systems have not been widely adopted in classrooms to date.
In this work, we aim to pinpoint key impediments and investigate how to improve
the usability of automatic QG techniques for educational purposes by
understanding how instructors construct questions and identifying touch points
to enhance the underlying NLP models. We perform an in-depth need finding study
with 11 instructors across 7 different universities, and summarize their
thought processes and needs when creating questions. While instructors show
great interests in using NLP systems to support question design, none of them
has used such tools in practice. They resort to multiple sources of
information, ranging from domain knowledge to students' misconceptions, all of
which missing from today's QG systems. We argue that building effective
human-NLP collaborative QG systems that emphasize instructor control and
explainability is imperative for real-world adoption. We call for QG systems to
provide process-oriented support, use modular design, and handle diverse
sources of input.
- Abstract（参考訳）: NLPを用いた自動質問生成(QG)技術は、教育者の時間を節約し、学生の学習に利益をもたらす大きな教育的可能性をもたらす。
しかし,これまでqgシステムは教室で広く採用されていない。
本研究の目的は,教官が質問をどのように構築するかを理解し,基礎となるnlpモデルを強化するためにタッチポイントを特定することで,教育目的のための自動qg手法のユーザビリティを向上させる方法を検討することである。
7つの大学にまたがる11人のインストラクターによる詳細な研究を行い,質問作成時の思考過程とニーズを要約した。
インストラクターは疑問設計を支援するためにNLPシステムを使うことに大きな関心を示しているが、実際にはそのようなツールを使用していない。
彼らは、ドメイン知識から学生の誤解まで、様々な情報ソースを利用しており、それらは今日のQGシステムから欠落している。
インストラクタ制御と説明可能性を重視した効果的な人間-nlp協調qgシステムの構築は,実世界導入に不可欠である。
我々はQGシステムにプロセス指向のサポートを提供し、モジュール設計を使用し、多様な入力源を扱うよう求めています。
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