論文の概要: Towards Applying Powerful Large AI Models in Classroom Teaching:
Opportunities, Challenges and Prospects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03433v2
- Date: Mon, 12 Jun 2023 11:53:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-14 00:13:18.236001
- Title: Towards Applying Powerful Large AI Models in Classroom Teaching:
Opportunities, Challenges and Prospects
- Title（参考訳）: 授業におけるパワフルな大規模AIモデルの適用に向けて--機会と課題と展望
- Authors: Kehui Tan, Tianqi Pang, Chenyou Fan and Song Yu
- Abstract要約: 本稿では,人工知能(AI)を用いた授業実践の促進を目的とした,インタラクティブなシナリオのシリーズを提案する。
教師と学生の対話を強化し、充実させるAIの可能性を探り、教育の質を向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.457842083043013
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This perspective paper proposes a series of interactive scenarios that
utilize Artificial Intelligence (AI) to enhance classroom teaching, such as
dialogue auto-completion, knowledge and style transfer, and assessment of
AI-generated content. By leveraging recent developments in Large Language
Models (LLMs), we explore the potential of AI to augment and enrich
teacher-student dialogues and improve the quality of teaching. Our goal is to
produce innovative and meaningful conversations between teachers and students,
create standards for evaluation, and improve the efficacy of AI-for-Education
initiatives. In Section 3, we discuss the challenges of utilizing existing LLMs
to effectively complete the educated tasks and present a unified framework for
addressing diverse education dataset, processing lengthy conversations, and
condensing information to better accomplish more downstream tasks. In Section
4, we summarize the pivoting tasks including Teacher-Student Dialogue
Auto-Completion, Expert Teaching Knowledge and Style Transfer, and Assessment
of AI-Generated Content (AIGC), providing a clear path for future research. In
Section 5, we also explore the use of external and adjustable LLMs to improve
the generated content through human-in-the-loop supervision and reinforcement
learning. Ultimately, this paper seeks to highlight the potential for AI to aid
the field of education and promote its further exploration.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,対話型自動補完,知識とスタイルの伝達,AI生成コンテンツの評価など,人工知能(AI)を利用した授業内容の充実を図った対話型シナリオを提案する。
近年のLarge Language Models (LLMs) の発展を活用して,教師と学生の対話を増強・強化し,教育の質を向上させるAIの可能性を探る。
私たちのゴールは、教師と学生の間で革新的な有意義な会話を創造し、評価基準を作成し、AI教育イニシアチブの有効性を改善することです。
第3節では、既存のLCMを活用して教育タスクを効果的に完了させることの課題について論じ、多様な教育データセットに対処し、長い会話を処理し、より下流のタスクをよりよく達成するために情報を凝縮するための統一的な枠組みを提示する。
第4節では、教師-学生対話オートコンプリート、エキスパート・ラーニング・ナレッジ、スタイル・トランスファー、AIGC(AI-Generated Content)などのピボットタスクを要約し、今後の研究の道筋を明らかにする。
第5節では、人道支援と強化学習を通じて生成されたコンテンツを改善するために、外部および調整可能なLCMの使用についても検討する。
最終的に本稿は、AIが教育分野を支援し、さらなる探索を促進する可能性を明らかにすることを目的とする。
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