論文の概要: Developing Effective Educational Chatbots with ChatGPT prompts: Insights
from Preliminary Tests in a Case Study on Social Media Literacy (with
appendix)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10645v2
- Date: Thu, 10 Aug 2023 22:21:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-14 16:43:42.731061
- Title: Developing Effective Educational Chatbots with ChatGPT prompts: Insights
from Preliminary Tests in a Case Study on Social Media Literacy (with
appendix)
- Title（参考訳）: chatgptプロンプトによる効果的な教育用チャットボットの開発--ソーシャルメディアリテラシー(付録付き)を事例として
- Authors: Cansu Koyuturk, Mona Yavari, Emily Theophilou, Sathya Bursic, Gregor
Donabauer, Alessia Telari, Alessia Testa, Raffaele Boiano, Alessandro
Gabbiadini, Davinia Hernandez-Leo, Martin Ruskov, Dimitri Ognibene
- Abstract要約: ChatGPTのようなゼロショット学習機能を持つ言語学習モデルの最近の進歩は、教育チャットボットを開発する新たな可能性を示している。
本稿では,混合ターンチャットボットのインタラクションを可能にするシンプルなシステムを用いたケーススタディを提案する。
本稿では,ChatGPTが複数の相互接続型学習目標を追求し,文化,年齢,教育レベルなどのユーザ特性に教育活動を適応させ,多様な教育戦略や会話スタイルを活用できる能力について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.55994393060723
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Educational chatbots come with a promise of interactive and personalized
learning experiences, yet their development has been limited by the restricted
free interaction capabilities of available platforms and the difficulty of
encoding knowledge in a suitable format. Recent advances in language learning
models with zero-shot learning capabilities, such as ChatGPT, suggest a new
possibility for developing educational chatbots using a prompt-based approach.
We present a case study with a simple system that enables mixed-turn chatbot
interactions and discuss the insights and preliminary guidelines obtained from
initial tests. We examine ChatGPT's ability to pursue multiple interconnected
learning objectives, adapt the educational activity to users' characteristics,
such as culture, age, and level of education, and its ability to use diverse
educational strategies and conversational styles. Although the results are
encouraging, challenges are posed by the limited history maintained for the
conversation and the highly structured form of responses by ChatGPT, as well as
their variability, which can lead to an unexpected switch of the chatbot's role
from a teacher to a therapist. We provide some initial guidelines to address
these issues and to facilitate the development of effective educational
chatbots.
- Abstract（参考訳）: 教育用チャットボットには、インタラクティブでパーソナライズされた学習体験が約束されているが、その開発は、利用可能なプラットフォームの自由なインタラクション機能と、知識を適切なフォーマットでエンコーディングすることの難しさによって制限されている。
chatgptのようなゼロショット学習機能を持つ言語学習モデルの最近の進歩は、プロンプトベースのアプローチで教育用チャットボットを開発する新しい可能性を示唆している。
本稿では,チャットボット同士の対話を可能にする簡易システムによるケーススタディを提案し,初期テストから得られる洞察と予備的ガイドラインについて議論する。
本稿では,ChatGPTが複数の相互接続型学習目標を追求する能力,文化,年齢,教育レベルといったユーザの特性に教育活動を適用する能力,多様な教育戦略や会話スタイルを利用する能力について検討する。
その結果,チャットボットの役割が教師からセラピストに予期せぬ変化をもたらすおそれのある,チャットボットによる会話の限られた歴史と,ChatGPTによる高度に構造化された応答の形式によって,課題が提起される。
これらの課題に対処し、効果的な教育チャットボットの開発を促進するための初期ガイドラインを提示する。
関連論文リスト
- Supporting Student Decisions on Learning Recommendations: An LLM-Based
Chatbot with Knowledge Graph Contextualization for Conversational
Explainability and Mentoring [0.0]
本稿では,チャットボットを会話の仲介者として利用する手法を提案する。
グループチャットアプローチは、必要に応じて、あるいはチャットボットの予め定義されたタスクを超える場合に、学生と人間のメンターを結びつけるために開発された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-16T17:31:35Z) - Multi-Purpose NLP Chatbot : Design, Methodology & Conclusion [0.0]
本研究は,現在あるチャットボット技術環境を網羅的に分析するものである。
ユーザインタラクションと会話体験を改善するために強化学習戦略を利用する、非常に柔軟なシステムを提供する。
チャットボット技術の発展の複雑さと、これらの開発を推進してきた要因と、それらが様々な分野に及ぼした影響についても検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-13T09:47:24Z) - Curriculum-Driven Edubot: A Framework for Developing Language Learning
Chatbots Through Synthesizing Conversational Data [24.856067418517398]
本稿では,チャットボットの対話的特徴と英語教科書の体系的素材を組み合わせたチャットボットを開発するためのフレームワークであるCurriculum-Driven EduBotを紹介する。
まず、教科書から関連するトピックを抽出し、次に大きな言語モデルを用いてこれらのトピックに関連する対話を生成する。
本手法は,学習者に対して,カリキュラムに整合し,ユーザに適した会話練習を提供する対話型ツールを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-28T19:14:18Z) - Beyond Traditional Teaching: The Potential of Large Language Models and
Chatbots in Graduate Engineering Education [0.0]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)とチャットボットを大学院工学教育に統合する可能性について検討する。
コース資料から質問バンクを作成し、正確で洞察に富んだ回答を提供するボットの能力を評価する。
数学的な問題解決やコード解釈のためにWolfram Alphaのような強力なプラグインが、ボットの機能を大幅に拡張できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-09T13:37:22Z) - Transformative Effects of ChatGPT on Modern Education: Emerging Era of
AI Chatbots [36.760677949631514]
ChatGPTは、大量のデータの分析に基づいて、一貫性と有用な応答を提供するためにリリースされた。
予備評価の結果,ChatGPTは財務,コーディング,数学など各分野において異なる性能を示した。
不正確なデータや偽データを生成する可能性など、その使用には明らかな欠点がある。
ChatGPTを教育のツールとして使用すれば、学術的規制と評価のプラクティスを更新する必要がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-25T17:35:57Z) - User Adaptive Language Learning Chatbots with a Curriculum [55.63893493019025]
語彙的に制約されたデコーディングをダイアログシステムに適用し、ダイアログシステムに対して、その生成した発話にカリキュラムに準拠した単語やフレーズを含めるよう促す。
評価の結果,カリキュラム注入によるダイアログシステムにより,対象語に対する生徒の理解が向上し,英語実践への関心が高まることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-11T20:41:41Z) - Opportunities and Challenges in Neural Dialog Tutoring [54.07241332881601]
言語学習のための2つの対話学習データセットを用いて、様々な生成言語モデルを厳密に分析する。
現在のアプローチでは、制約のある学習シナリオでチューリングをモデル化できますが、制約の少ないシナリオではパフォーマンスが悪くなります。
人的品質評価では, モデルと接地木アノテーションの両方が, 同等のチュータリングの点で低い性能を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-24T11:00:17Z) - Few-Shot Bot: Prompt-Based Learning for Dialogue Systems [58.27337673451943]
ごく少数の例を使って会話を学ぶことは、会話型AIにおける大きな課題である。
現在の最良の会話モデルは、良いチャットシャッター(例:BlenderBot)またはゴール指向システム(例:MinTL)である。
グラデーションベースの微調整を必要とせず、学習の唯一の源としていくつかの例を用いるプロンプトベースの数ショット学習を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-15T14:36:45Z) - Put Chatbot into Its Interlocutor's Shoes: New Framework to Learn
Chatbot Responding with Intention [55.77218465471519]
本稿では,チャットボットに人間のような意図を持つための革新的なフレームワークを提案する。
我々のフレームワークには、ガイドロボットと人間の役割を担うインターロケータモデルが含まれていた。
本フレームワークを3つの実験的なセットアップを用いて検討し,4つの異なる指標を用いた誘導ロボットの評価を行い,柔軟性と性能の利点を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-30T15:24:37Z) - Advances in Multi-turn Dialogue Comprehension: A Survey [51.215629336320305]
対話モデリングの観点から,従来の手法を検討した。
対話理解タスクで広く使用されている対話モデリングの3つの典型的なパターンについて議論します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-04T15:50:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。