論文の概要: Large Language Model-based System to Provide Immediate Feedback to
Students in Flipped Classroom Preparation Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11388v1
- Date: Fri, 21 Jul 2023 06:59:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-24 13:20:57.226047
- Title: Large Language Model-based System to Provide Immediate Feedback to
Students in Flipped Classroom Preparation Learning
- Title（参考訳）: 授業準備学習における学生への即時フィードバックのための大規模言語モデルベースシステム
- Authors: Shintaro Uchiyama, Kyoji Umemura and Yusuke Morita
- Abstract要約: 本研究の目的は、学生が感情的に関与し、学習意欲を持つことを保証することなど、フリップ型教室モデルにおける課題を解決することである。
学生は授業準備中に講義ビデオの内容について質問することが多いが、すぐに答えることは困難である。
実戦で使用されている準備学習のためのビデオ視聴支援システムとして,ChatGPT APIを用いたシステムを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper proposes a system that uses large language models to provide
immediate feedback to students in flipped classroom preparation learning. This
study aimed to solve challenges in the flipped classroom model, such as
ensuring that students are emotionally engaged and motivated to learn. Students
often have questions about the content of lecture videos in the preparation of
flipped classrooms, but it is difficult for teachers to answer them
immediately. The proposed system was developed using the ChatGPT API on a
video-watching support system for preparation learning that is being used in
real practice. Answers from ChatGPT often do not align with the context of the
student's question. Therefore, this paper also proposes a method to align the
answer with the context. This paper also proposes a method to collect the
teacher's answers to the students' questions and use them as additional guides
for the students. This paper discusses the design and implementation of the
proposed system.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模な言語モデルを用いて授業準備学習における学生に即時フィードバックを提供するシステムを提案する。
本研究は,学生の情緒的関与と学習意欲の確保など,反省した授業モデルにおける課題を解決することを目的とした。
講義映像の内容については,授業準備時に質問することが多いが,教師がすぐに答えることは困難である。
実戦で使用されている準備学習のためのビデオ視聴支援システムとして,ChatGPT APIを用いたシステムを開発した。
ChatGPTからの回答は、しばしば学生の質問の文脈と一致しない。
そこで,本稿では,回答と文脈を整合させる手法を提案する。
また,本論文では,教師の質問に対する回答を収集し,追加のガイドとして活用する方法を提案する。
本稿では,提案システムの設計と実装について述べる。
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