論文の概要: Exploring Iterative Enhancement for Improving Learnersourced
Multiple-Choice Question Explanations with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10444v4
- Date: Sun, 10 Mar 2024 13:48:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 16:18:48.017164
- Title: Exploring Iterative Enhancement for Improving Learnersourced
Multiple-Choice Question Explanations with Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた学習用マルチコース質問説明の改善のための反復的改善の検討
- Authors: Qiming Bao, Juho Leinonen, Alex Yuxuan Peng, Wanjun Zhong, Ga\"el
Gendron, Timothy Pistotti, Alice Huang, Paul Denny, Michael Witbrock and
Jiamou Liu
- Abstract要約: 我々は、自動説明生成のタスクを足場として、"ILearner-LLM" というフレームワークを提示し、評価する。
このフレームワークは、評価モデルから品質評価スコアをインストラクションプロンプトに反復的にフィードバックすることで、高品質な学生対応の説明を生成する。
本研究は,学生の学習支援体験を充実させるための有望な道のりを示すものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.12128710240935
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Large language models exhibit superior capabilities in processing and
understanding language, yet their applications in educational contexts remain
underexplored. Learnersourcing enhances learning by engaging students in
creating their own educational content. When learnersourcing multiple-choice
questions, creating explanations for the solution of a question is a crucial
step; it helps other students understand the solution and promotes a deeper
understanding of related concepts. However, it is often difficult for students
to craft effective solution explanations, due to limited subject understanding.
To help scaffold the task of automated explanation generation, we present and
evaluate a framework called "ILearner-LLM", that iteratively enhances the
generated explanations for the given questions with large language models.
Comprising an explanation generation model and an explanation evaluation model,
the framework generates high-quality student-aligned explanations by
iteratively feeding the quality rating score from the evaluation model back
into the instruction prompt of the explanation generation model. Experimental
results demonstrate the effectiveness of our ILearner-LLM on LLaMA2-13B and
GPT-4 to generate higher quality explanations that are closer to those written
by students on five PeerWise datasets. Our findings represent a promising path
to enrich the learnersourcing experience for students and to enhance the
capabilities of large language models for educational applications.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、言語処理と理解において優れた能力を示すが、教育的文脈におけるそれらの応用は未熟である。
学習のアウトソーシングは、学生が独自の教育コンテンツを作成することを促す。
学習者が複数の選択質問をソーシングする場合、質問の解法を説明することは重要なステップであり、他の学生が解法を理解し、関連する概念のより深い理解を促進するのに役立つ。
しかし, 被験者の理解が限られているため, 効果的な解法を説明することは困難であることが多い。
自動説明生成のタスクを足場として,大規模言語モデルを用いて与えられた質問に対する説明を反復的に強化する「ILearner-LLM」というフレームワークを提示し,評価する。
説明生成モデルと説明評価モデルとからなるフレームワークは、評価モデルから品質評価スコアを説明生成モデルの指示プロンプトに反復的に送り込むことにより、高品質な学生対応説明を生成する。
実験の結果,LLaMA2-13BとGPT-4に対するILearner-LLMの有効性が示され,PierWiseの5つのデータセットの学生に類似した高品質な説明が得られた。
本研究は,学生の学習者ソーシング経験を豊かにし,教育用大規模言語モデルの能力を高めるための有望な道筋を示す。
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