論文の概要: Pre-Training With Scientific Text Improves Educational Question Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03869v1
• Date: Wed, 7 Dec 2022 17:17:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 14:22:14.934629
• Title: Pre-Training With Scientific Text Improves Educational Question Generation
• Title（参考訳）: 科学テキストによる事前学習による教育的質問生成の改善
• Authors: Hamze Muse, Sahan Bulathwela and Emine Yilmaz
• Abstract要約: EduQGは,大規模言語モデルに適応して構築された,新しい教育用質問生成モデルである。 最初の実験では、EduQGは科学テキストを事前学習することで優れた教育的質問を作成できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.701780209575777
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the boom of digital educational materials and scalable e-learning systems, the potential for realising AI-assisted personalised learning has skyrocketed. In this landscape, the automatic generation of educational questions will play a key role, enabling scalable self-assessment when a global population is manoeuvring their personalised learning journeys. We develop EduQG, a novel educational question generation model built by adapting a large language model. Our initial experiments demonstrate that EduQG can produce superior educational questions by pre-training on scientific text.
• Abstract（参考訳）: デジタル教材やスケーラブルなeラーニングシステムの普及に伴い、ai支援によるパーソナライズド学習を実現する可能性が高まっている。 この状況では、教育的質問の自動生成が重要な役割を担い、グローバル人口が個人化された学習旅行を運用している場合に、スケーラブルな自己評価を可能にする。 EduQGは,大規模言語モデルに適応して構築された,新しい教育用質問生成モデルである。 最初の実験では、EduQGは科学テキストを事前学習することで優れた教育的質問を作成できることを示した。

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