論文の概要: Enhancing Student Performance Prediction on Learnersourced Questions with SGNN-LLM Synergy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13500v1
• Date: Sat, 23 Sep 2023 23:37:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 19:23:21.029350
• Title: Enhancing Student Performance Prediction on Learnersourced Questions with SGNN-LLM Synergy
• Title（参考訳）: SGNN-LLM構文を用いた学習教材質問に対する学生のパフォーマンス予測
• Authors: Lin Ni, Sijie Wang, Zeyu Zhang, Xiaoxuan Li, Xianda Zheng, Paul Denny, and Jiamou Liu
• Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(SGNN)とLLM(Large Language Model)の組込みを統合化するための革新的な戦略を提案する。 提案手法では, 学生の回答を包括的にモデル化するための署名付き二部グラフを用いて, 雑音耐性を高めるコントラスト学習フレームワークを補完する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.735587384038753
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As an emerging education strategy, learnersourcing offers the potential for personalized learning content creation, but also grapples with the challenge of predicting student performance due to inherent noise in student-generated data. While graph-based methods excel in capturing dense learner-question interactions, they falter in cold start scenarios, characterized by limited interactions, as seen when questions lack substantial learner responses. In response, we introduce an innovative strategy that synergizes the potential of integrating Signed Graph Neural Networks (SGNNs) and Large Language Model (LLM) embeddings. Our methodology employs a signed bipartite graph to comprehensively model student answers, complemented by a contrastive learning framework that enhances noise resilience. Furthermore, LLM's contribution lies in generating foundational question embeddings, proving especially advantageous in addressing cold start scenarios characterized by limited graph data interactions. Validation across five real-world datasets sourced from the PeerWise platform underscores our approach's effectiveness. Our method outperforms baselines, showcasing enhanced predictive accuracy and robustness.
• Abstract（参考訳）: 新しい教育戦略として、ラーナーソーシングはパーソナライズされた学習コンテンツ作成の可能性を秘めているが、生徒が生成したデータに固有のノイズがあるため、生徒のパフォーマンスを予測するという課題にも対処している。 グラフベースの手法は、密集した学習者要求の相互作用を捉えるのに優れているが、質問が十分な学習者応答を欠いている場合のように、限られた相互作用を特徴とするコールドスタートのシナリオではフェールする。 そこで我々は,SGNN(Signed Graph Neural Networks)とLLM(Large Language Model)を組み込む可能性を実現する革新的な戦略を提案する。 提案手法は,学生の回答を総合的にモデル化する2部グラフを用いて,雑音のレジリエンスを高めるコントラスト学習フレームワークを補完する。 さらに、LLMの貢献は基礎的な質問の埋め込みの生成であり、特にグラフデータ相互作用が限定されたコールドスタートシナリオに対処する上で有利である。 PeerWiseプラットフォームからソースされた5つの実世界のデータセットに対する検証は、このアプローチの有効性を裏付けるものだ。 提案手法は,予測精度とロバスト性を向上し,ベースラインを向上する。

関連論文リスト

• Enhancing Graph Neural Networks with Limited Labeled Data by Actively Distilling Knowledge from Large Language Models [30.867447814409623]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフの基本課題であるノード分類において優れた能力を持つ。 本稿では,Large Language Models(LLM)とGNNを統合する新しい手法を提案する。 我々のモデルでは,ラベル付きデータによるノード分類精度を著しく向上し,最先端のベースラインをかなりのマージンで超えた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-19T02:34:10Z)
• Can Graph Learning Improve Planning in LLM-based Agents? [61.47027387839096]
  言語エージェントにおけるタスクプランニングは、大規模言語モデル(LLM)の開発とともに重要な研究トピックとして浮上している。 本稿では,課題計画のためのグラフ学習に基づく手法について検討する。 我々のグラフ学習への関心は、注意のバイアスと自己回帰的損失が、グラフ上の意思決定を効果的にナビゲートするLLMの能力を妨げているという理論的な発見に起因している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T14:26:24Z)
• Student Data Paradox and Curious Case of Single Student-Tutor Model: Regressive Side Effects of Training LLMs for Personalized Learning [25.90420385230675]
  パーソナライズされた教育の追求は、知的学習システムの開発におけるLarge Language Models(LLM)の統合につながった。 我々の研究は、このアプローチの根本的な課題を明らかにする:学生データパラドックス」 このパラドックスは、学習者の行動を理解するために学生データに基づいて訓練されたLLMが、故意に自身の事実的知識と推論能力を損なうときに現れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T15:57:55Z)
• Iterative Zero-Shot LLM Prompting for Knowledge Graph Construction [104.29108668347727]
  本稿では,最新の生成型大規模言語モデルの可能性を活用する,革新的な知識グラフ生成手法を提案する。 このアプローチは、新しい反復的なゼロショットと外部知識に依存しない戦略を含むパイプラインで伝達される。 我々は、我々の提案がスケーラブルで多目的な知識グラフ構築に適したソリューションであり、異なる新しい文脈に適用できると主張している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-03T16:01:45Z)
• GIF: A General Graph Unlearning Strategy via Influence Function [63.52038638220563]
  Graph Influence Function (GIF)は、削除されたデータにおける$epsilon$-massの摂動に応答してパラメータの変化を効率的に正確に推定できる、モデルに依存しない未学習の手法である。 我々は,4つの代表的GNNモデルと3つのベンチマークデータセットについて広範な実験を行い,未学習の有効性,モデルの有用性,未学習効率の観点からGIFの優位性を正当化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T03:02:54Z)
• Responsible Active Learning via Human-in-the-loop Peer Study [88.01358655203441]
  我々は,データプライバシを同時に保持し,モデルの安定性を向上させるために,Pear Study Learning (PSL) と呼ばれる責任あるアクティブラーニング手法を提案する。 まず,クラウドサイドのタスク学習者(教師)から未学習データを分離する。 トレーニング中、タスク学習者は軽量なアクティブ学習者に指示し、アクティブサンプリング基準に対するフィードバックを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-24T13:18:27Z)
• Knowledge Tracing for Complex Problem Solving: Granular Rank-Based Tensor Factorization [6.077274947471846]
  グラニュラーRAnkに基づくTEnsor Factorization (GRATE) を用いた新しい学生知識追跡手法を提案する。 GRATEは、問題における生徒のパフォーマンスを予測し、それらに提示される概念を発見しながら集約できる学生の試みを選択する。 実世界の3つのデータセットに対する実験は、最先端のベースラインに比べてGRATEの性能が向上したことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T06:22:46Z)
• Interpretable Knowledge Tracing: Simple and Efficient Student Modeling with Causal Relations [21.74631969428855]
  解釈可能な知識追跡(英: Interpretable Knowledge Tracing, IKT)は、3つの有意義な潜在機能に依存する単純なモデルである。 IKTの将来の学生成績予測は、Tree-Augmented Naive Bayes (TAN) を用いて行われる。 IKTは、現実世界の教育システムにおいて、因果推論を用いた適応的でパーソナライズされた指示を提供する大きな可能性を秘めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T19:05:48Z)
• Peer-inspired Student Performance Prediction in Interactive Online Question Pools with Graph Neural Network [56.62345811216183]
  本稿では,対話型オンライン質問プールにおいて,より優れた生徒のパフォーマンス予測を実現するために,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた新しいアプローチを提案する。 具体的には,学生のインタラクションを用いた学生と質問の関係をモデル化し,学生のインタラクション・クエストネットワークを構築する。 1631の質問に対して4000人以上の学生の問題解決過程において生成した104,113個のマウス軌跡からなる実世界のデータセットに対するアプローチの有効性を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-04T14:55:32Z)
• Analyzing Student Strategies In Blended Courses Using Clickstream Data [32.81171098036632]
  パターンマイニングと、自然言語処理から借用したモデルを用いて、学生のインタラクションを理解します。 きめ細かいクリックストリームデータは、非商業的な教育支援システムであるDiderotを通じて収集される。 提案手法は,混合コースの低データ設定においても有意な洞察を得られることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-31T03:01:00Z)
• Mining Implicit Entity Preference from User-Item Interaction Data for Knowledge Graph Completion via Adversarial Learning [82.46332224556257]
  本稿では,知識グラフ補完タスクにおけるユーザインタラクションデータを活用することで,新たな逆学習手法を提案する。 我々のジェネレータはユーザインタラクションデータから分離されており、識別器の性能を向上させるのに役立ちます。 利用者の暗黙の実体的嗜好を発見するために,グラフニューラルネットワークに基づく精巧な協調学習アルゴリズムを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-28T05:47:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。