論文の概要: Prototyping the use of Large Language Models (LLMs) for adult learning content creation at scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01815v1
• Date: Fri, 2 Jun 2023 10:58:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 00:00:45.991469
• Title: Prototyping the use of Large Language Models (LLMs) for adult learning content creation at scale
• Title（参考訳）: 大規模学習コンテンツ作成のための大規模言語モデル(llms)の使用のプロトタイピング
• Authors: Daniel Leiker, Sara Finnigan, Ashley Ricker Gyllen, Mutlu Cukurova
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) の非同期コース生成における利用について検討する。 LLMを利用したコースプロトタイプを開発し,ロバストなHuman-in-the-loopプロセスを実装した。 最初の発見は、このアプローチを採用することで、正確さや明快さを損なうことなく、コンテンツ作成を高速化できることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6628807224384127
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: As Large Language Models (LLMs) and other forms of Generative AI permeate various aspects of our lives, their application for learning and education has provided opportunities and challenges. This paper presents an investigation into the use of LLMs in asynchronous course creation, particularly within the context of adult learning, training and upskilling. We developed a course prototype leveraging an LLM, implementing a robust human-in-the-loop process to ensure the accuracy and clarity of the generated content. Our research questions focus on the feasibility of LLMs to produce high-quality adult learning content with reduced human involvement. Initial findings indicate that taking this approach can indeed facilitate faster content creation without compromising on accuracy or clarity, marking a promising advancement in the field of Generative AI for education. Despite some limitations, the study underscores the potential of LLMs to transform the landscape of learning and education, necessitating further research and nuanced discussions about their strategic and ethical use in learning design.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)やその他の生成型AIが私たちの生活の様々な側面に浸透しているため、学習と教育への応用は機会と課題をもたらしてきた。 本稿では, 非同期コース作成におけるLLMの使用, 特に成人学習, トレーニング, アップスキルの文脈における検討について述べる。 我々は,LLMを利用したコースプロトタイプを開発し,その精度と明瞭さを確保するために,頑健なHuman-in-the-loopプロセスを実装した。 研究課題は、人間の関与を減らした高品質な成人学習コンテンツ作成のためのLLMの実現性に焦点をあてる。 最初の発見は、このアプローチを採用することで、正確さや明快さを損なうことなく、コンテンツ作成を高速化できることを示している。 いくつかの制限があるにもかかわらず、この研究は、LLMが学習と教育の景観を変革する可能性を強調し、学習設計における戦略的および倫理的利用に関するさらなる研究と議論を必要としている。

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