論文の概要: The Responsible Development of Automated Student Feedback with Generative AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15334v2
- Date: Tue, 30 Jul 2024 06:36:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-31 22:59:28.156086
- Title: The Responsible Development of Automated Student Feedback with Generative AI
- Title（参考訳）: 生成型AIを用いた自動学生フィードバックの開発
- Authors: Euan D Lindsay, Mike Zhang, Aditya Johri, Johannes Bjerva,
- Abstract要約: 本稿では、学生に自動フィードバックを提供するため、生成型AIツールを実装するための4つの批判的倫理的考察について述べる。
この作業の目標は、AIシステムを使用して、"多数派暴行"を導入することなく、日常的な評価とフィードバックタスクを自動化することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.008616775722921
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Contribution: This paper identifies four critical ethical considerations for implementing generative AI tools to provide automated feedback to students. Background: Providing rich feedback to students is essential for supporting student learning. Recent advances in generative AI, particularly with large language models (LLMs), provide the opportunity to deliver repeatable, scalable and instant automatically generated feedback to students, making abundant a previously scarce and expensive learning resource. Such an approach is feasible from a technical perspective due to these recent advances in Artificial Intelligence (AI) and Natural Language Processing (NLP); while the potential upside is a strong motivator, doing so introduces a range of potential ethical issues that must be considered as we apply these technologies. Intended Outcomes: The goal of this work is to enable the use of AI systems to automate mundane assessment and feedback tasks, without introducing a "tyranny of the majority", where the needs of minorities in the long tail are overlooked because they are difficult to automate. Application Design: This paper applies an extant ethical framework used for AI and machine learning to the specific challenge of providing automated feedback to student engineers. The task is considered from both a development and maintenance perspective, considering how automated feedback tools will evolve and be used over time. Findings: This paper identifies four key ethical considerations for the implementation of automated feedback for students: Participation, Development, Impact on Learning and Evolution over Time.
- Abstract（参考訳）: コントリビューション: 学生に自動フィードバックを提供するため, 生成型AIツールを実装する上で, 批判的倫理的考察を4つ挙げる。
背景:学生に豊かなフィードバックを提供することは、学生の学習を支援するのに不可欠である。
生成AIの最近の進歩、特に大規模言語モデル(LLM)は、学生に繰り返し、スケーラブルで、即座に生成されたフィードバックを提供する機会を提供する。
このようなアプローチは、最近の人工知能(AI)と自然言語処理(NLP)の進歩により、技術的な観点から実現可能である。
Intended Outcomes: この作業の目標は、自動化が難しいため、長い尾のマイノリティのニーズが見過ごされる"多数派の暴徒"を導入することなく、AIシステムを使用して日常的な評価とフィードバックタスクを自動化することです。
アプリケーション設計: この論文は、AIと機械学習に使われている既存の倫理的枠組みを、学生エンジニアに自動フィードバックを提供するという特定の課題に適用する。
このタスクは、自動フィードバックツールが時間とともにどのように進化し、どのように使用されるかを考慮して、開発とメンテナンスの両方の観点から検討されている。
Findings: 本論文は,学生に対する自動フィードバックの実装に関する4つの重要な倫理的考察を明らかにする。
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