論文の概要: Exploring the Efficacy of ChatGPT in Analyzing Student Teamwork Feedback
with an Existing Taxonomy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11882v1
- Date: Tue, 9 May 2023 19:55:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-28 05:29:30.948664
- Title: Exploring the Efficacy of ChatGPT in Analyzing Student Teamwork Feedback
with an Existing Taxonomy
- Title（参考訳）: 既存の分類学を用いたチームワークフィードバックの分析におけるChatGPTの有効性の検討
- Authors: Andrew Katz, Siqing Wei, Gaurav Nanda, Christopher Brinton, Matthew
Ohland
- Abstract要約: ChatGPTは、学生コメントのラベル付けにおいて90%以上の精度を達成することができる。
この研究は、教育的文脈におけるAIモデルの利用に関する研究の活発化に寄与する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Teamwork is a critical component of many academic and professional settings.
In those contexts, feedback between team members is an important element to
facilitate successful and sustainable teamwork. However, in the classroom, as
the number of teams and team members and frequency of evaluation increase, the
volume of comments can become overwhelming for an instructor to read and track,
making it difficult to identify patterns and areas for student improvement. To
address this challenge, we explored the use of generative AI models,
specifically ChatGPT, to analyze student comments in team based learning
contexts. Our study aimed to evaluate ChatGPT's ability to accurately identify
topics in student comments based on an existing framework consisting of
positive and negative comments. Our results suggest that ChatGPT can achieve
over 90\% accuracy in labeling student comments, providing a potentially
valuable tool for analyzing feedback in team projects. This study contributes
to the growing body of research on the use of AI models in educational contexts
and highlights the potential of ChatGPT for facilitating analysis of student
comments.
- Abstract（参考訳）: チームワークは多くの学術的、専門的な設定の重要なコンポーネントです。
このような状況において、チームメンバ間のフィードバックは、成功と持続可能なチームワークを促進する上で重要な要素です。
しかし、教室では、チームやチームメンバーの数や評価の頻度が増加するにつれて、インストラクターが読み書きをするのはコメントの量が圧倒的になり、学生改善のパターンや領域を特定するのが難しくなる。
この課題に対処するために、生成AIモデル、特にChatGPTを使用して、チームベースの学習コンテキストにおける学生のコメントを分析した。
本研究の目的は, 肯定的および否定的なコメントからなる既存の枠組みに基づいて, 学生コメント中のトピックを正確に識別するChatGPTの能力を評価することである。
その結果,chatgptは学生コメントのラベル付けにおいて90%以上の精度を達成でき,チームプロジェクトにおけるフィードバックの分析に有用である可能性が示唆された。
この研究は、AIモデルを用いた教育的文脈における研究の活発化に寄与し、学生コメントの分析を容易にするためのChatGPTの可能性を強調している。
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