論文の概要: The Responsible Development of Automated Student Feedback with Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15334v3
• Date: Tue, 18 Feb 2025 14:49:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 20:12:08.380472
• 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: AIの最近の進歩、特に大規模言語モデル(LLM)では、スケーラブルで反復可能でインスタントなフィードバックを提供する新たな機会が提示されている。 しかし、これらの技術の実装には、慎重に対処しなければならない多くの倫理的考察も導入されている。 AIシステムの中核となる利点の1つは、ルーチンや日常的なタスクを自動化する能力であり、人間の教育者を解放して、より微妙な仕事をさせる可能性がある。 しかし、自動化の容易さは、少数派や独特な学習者の多様なニーズが見過ごされる「多数派」の暴行を招きかねない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.008616775722921
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Providing rich, constructive feedback to students is essential for supporting and enhancing their learning. Recent advancements in Generative Artificial Intelligence (AI), particularly with large language models (LLMs), present new opportunities to deliver scalable, repeatable, and instant feedback, effectively making abundant a resource that has historically been scarce and costly. From a technical perspective, this approach is now feasible due to breakthroughs in AI and Natural Language Processing (NLP). While the potential educational benefits are compelling, implementing these technologies also introduces a host of ethical considerations that must be thoughtfully addressed. One of the core advantages of AI systems is their ability to automate routine and mundane tasks, potentially freeing up human educators for more nuanced work. However, the ease of automation risks a ``tyranny of the majority'', where the diverse needs of minority or unique learners are overlooked, as they may be harder to systematize and less straightforward to accommodate. Ensuring inclusivity and equity in AI-generated feedback, therefore, becomes a critical aspect of responsible AI implementation in education. The process of developing machine learning models that produce valuable, personalized, and authentic feedback also requires significant input from human domain experts. Decisions around whose expertise is incorporated, how it is captured, and when it is applied have profound implications for the relevance and quality of the resulting feedback. Additionally, the maintenance and continuous refinement of these models are necessary to adapt feedback to evolving contextual, theoretical, and student-related factors. Without ongoing adaptation, feedback risks becoming obsolete or mismatched with the current needs of diverse student populations [...]
• Abstract（参考訳）: 学生に豊かな建設的なフィードバックを提供することは、学習を支援し、強化するのに不可欠である。 ジェネレーティブ・人工知能(AI)の最近の進歩、特に大規模言語モデル(LLM)では、拡張性、反復性、即時フィードバックを提供する新たな機会が提示され、歴史的に希少でコストがかかるリソースを効果的に実現している。 技術的観点から見ると、このアプローチはAIと自然言語処理(NLP)のブレークスルーによって実現可能になった。 潜在的な教育的利益は魅力的だが、これらの技術の実装には、慎重に対処しなければならない多くの倫理的考察も導入されている。 AIシステムの中核となる利点の1つは、ルーチンや日常的なタスクを自動化する能力であり、人間の教育者を解放して、より微妙な仕事をさせる可能性がある。 しかし、自動化の容易さは、少数派や独特な学習者のニーズの多様さが見過ごされ、体系化が難しく、適応しにくくなりがちな「多数派暴行」のリスクを負う。 したがって、AI生成フィードバックにおけるインクリシティとエクイティの確保は、教育における責任あるAI実装の重要な側面となる。 価値があり、パーソナライズされ、本物のフィードバックを生み出す機械学習モデルを開発するプロセスもまた、人間のドメインの専門家からかなりのインプットを必要とします。 専門知識が組み込まれているか、どのように捕獲されるか、適用されるかといった決定は、結果として得られるフィードバックの関連性と品質に重大な影響を与える。 さらに、これらのモデルの保守と継続的な改善は、文脈的、理論的、および学生に関連する要因の進化にフィードバックを適用するために必要である。 適応の継続がなければ、学生の多様なニーズに沿うフィードバックリスクは時代遅れになるか、あるいは不一致となる [in Japanese]

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