論文の概要: Beyond Traditional Teaching: The Potential of Large Language Models and
Chatbots in Graduate Engineering Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13059v2
- Date: Tue, 19 Dec 2023 21:46:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-21 19:02:07.655957
- Title: Beyond Traditional Teaching: The Potential of Large Language Models and
Chatbots in Graduate Engineering Education
- Title（参考訳）: 伝統教育を超えて:大学院工学教育における大規模言語モデルとチャットボットの可能性
- Authors: Mahyar Abedi, Ibrahem Alshybani, Muhammad Rubayat Bin Shahadat,
Michael S. Murillo
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the rapidly evolving landscape of education, digital technologies have
repeatedly disrupted traditional pedagogical methods. This paper explores the
latest of these disruptions: the potential integration of large language models
(LLMs) and chatbots into graduate engineering education. We begin by tracing
historical and technological disruptions to provide context and then introduce
key terms such as machine learning and deep learning and the underlying
mechanisms of recent advancements, namely attention/transformer models and
graphics processing units. The heart of our investigation lies in the
application of an LLM-based chatbot in a graduate fluid mechanics course. We
developed a question bank from the course material and assessed the chatbot's
ability to provide accurate, insightful responses. The results are encouraging,
demonstrating not only the bot's ability to effectively answer complex
questions but also the potential advantages of chatbot usage in the classroom,
such as the promotion of self-paced learning, the provision of instantaneous
feedback, and the reduction of instructors' workload. The study also examines
the transformative effect of intelligent prompting on enhancing the chatbot's
performance. Furthermore, we demonstrate how powerful plugins like Wolfram
Alpha for mathematical problem-solving and code interpretation can
significantly extend the chatbot's capabilities, transforming it into a
comprehensive educational tool. While acknowledging the challenges and ethical
implications surrounding the use of such AI models in education, we advocate
for a balanced approach. The use of LLMs and chatbots in graduate education can
be greatly beneficial but requires ongoing evaluation and adaptation to ensure
ethical and efficient use.
- Abstract（参考訳）: 教育の急速な発展の中で、デジタル技術は伝統的な教育手法を何度も破壊してきた。
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考察する。
まず、歴史的および技術的混乱を追跡してコンテキストを提供し、マシンラーニングやディープラーニングといった重要な用語と、最近の進歩の基盤となるメカニズム、すなわち注意/変換モデルとグラフィック処理ユニットを紹介します。
我々の研究の核心は、LLMベースのチャットボットを大学院流体力学コースに応用することにある。
授業資料から質問バンクを開発し,チャットボットの正確かつ洞察に富んだ応答能力を評価した。
結果は、複雑な質問に効果的に答えるボットの能力だけでなく、セルフペースト学習の促進、即時フィードバックの提供、インストラクターの作業負荷の削減など、教室におけるチャットボットの利用の潜在的な利点を示すものである。
また,チャットボットの性能向上に対する知的プロンプトの変容効果についても検討した。
さらに、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、チャットボットの機能を大幅に拡張し、総合的な教育ツールに変換できることを示す。
教育におけるこのようなAIモデルの使用に関する課題と倫理的意味を認めながら、バランスのとれたアプローチを提唱する。
大学院教育におけるLLMとチャットボットの利用は極めて有益であるが,倫理的かつ効率的な使用を保証するためには,継続的な評価と適応が必要である。
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