論文の概要: "Mistakes Help Us Grow": Facilitating and Evaluating Growth Mindset
Supportive Language in Classrooms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10637v1
- Date: Mon, 16 Oct 2023 17:56:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-17 12:17:17.055683
- Title: "Mistakes Help Us Grow": Facilitating and Evaluating Growth Mindset
Supportive Language in Classrooms
- Title（参考訳）: 失敗は成長を助ける--教室における成長マインドセット支援言語の実現と評価
- Authors: Kunal Handa, Margaret Clapper, Jessica Boyle, Rose E Wang, Diyi Yang,
David S Yeager, Dorottya Demszky
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、教師の成長マインドセット支援言語(GMSL)の使用を支援する自動化されたパーソナライズされたコーチングを提供する。
我々は174人の教師と1,006人の学生による大規模評価を行い、教師と学生がGMSLで訓練された教師とモデルリフレーミングを、成長マインドセットの育成と課題探究行動の促進に有効であると認識することを発見した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.71331474490306
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Teachers' growth mindset supportive language (GMSL)--rhetoric emphasizing
that one's skills can be improved over time--has been shown to significantly
reduce disparities in academic achievement and enhance students' learning
outcomes. Although teachers espouse growth mindset principles, most find it
difficult to adopt GMSL in their practice due the lack of effective coaching in
this area. We explore whether large language models (LLMs) can provide
automated, personalized coaching to support teachers' use of GMSL. We establish
an effective coaching tool to reframe unsupportive utterances to GMSL by
developing (i) a parallel dataset containing GMSL-trained teacher reframings of
unsupportive statements with an accompanying annotation guide, (ii) a GMSL
prompt framework to revise teachers' unsupportive language, and (iii) an
evaluation framework grounded in psychological theory for evaluating GMSL with
the help of students and teachers. We conduct a large-scale evaluation
involving 174 teachers and 1,006 students, finding that both teachers and
students perceive GMSL-trained teacher and model reframings as more effective
in fostering a growth mindset and promoting challenge-seeking behavior, among
other benefits. We also find that model-generated reframings outperform those
from the GMSL-trained teachers. These results show promise for harnessing LLMs
to provide automated GMSL feedback for teachers and, more broadly, LLMs'
potentiality for supporting students' learning in the classroom. Our findings
also demonstrate the benefit of large-scale human evaluations when applying
LLMs in educational domains.
- Abstract（参考訳）: 教師の成長マインドセット支援言語(GMSL)は、時間とともにスキルが向上できることを強調し、学業成績の格差を著しく減らし、学生の学習成果を高めることが示されている。
教師は成長マインドセットの原則を重んじるが、この領域では効果的なコーチングが欠如しているため、実践においてGMSLを採用することは困難である。
大規模言語モデル(LLM)が教師のGMSL活用を支援するために,自動的,パーソナライズされたコーチングを提供するかどうかを検討する。
GMSLに非サポート的発話を再構成する効果的なコーチングツールの構築
(i)gmslにより訓練された教師による非支援文のリフレーミングを含む並列データセット
(二)教師の非サポート言語を改訂するためのGMSLプロンプト・フレームワーク
(iii)学生や教師の助けを借りてgmslを評価するための心理学理論に基づく評価枠組み。
我々は174人の教師と1,006人の学生による大規模評価を行い、教師と学生がGMSLで訓練された教師とモデルリフレーミングを、成長マインドセットの育成や課題探究行動の促進に有効であると見なしている。
また,モデル生成リフレーミングは,GMSL学習教師よりも優れていた。
これらの結果は,LLMが教師にGMSLのフィードバックを自動で提供することを約束し,より広範に,教室での学習を支援するためのLLMの可能性を示している。
また,LLMを教育分野に適用する場合の大規模評価のメリットも示した。
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