論文の概要: Impact of Guidance and Interaction Strategies for LLM Use on Learner Performance and Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13712v1
• Date: Fri, 13 Oct 2023 01:21:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-29 15:56:43.268972
• Title: Impact of Guidance and Interaction Strategies for LLM Use on Learner Performance and Perception
• Title（参考訳）: LLM使用指導とインタラクション方略が学習者パフォーマンスと知覚に及ぼす影響
• Authors: Harsh Kumar, Ilya Musabirov, Mohi Reza, Jiakai Shi, Anastasia Kuzminykh, Joseph Jay Williams, Michael Liut
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、その教育的有用性を探求する研究の増加とともに、有望な道を提供する。 大学コンピュータサイエンス教室でフォーマティブな学習を行い,Prolificの制御実験を行った。 以上の結果から, 学生のインプットの回答や修正において, 提供される指導とLLMの役割との間には, 微妙な関係があることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.179093119961802
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Personalized chatbot-based teaching assistants can be crucial in addressing increasing classroom sizes, especially where direct teacher presence is limited. Large language models (LLMs) offer a promising avenue, with increasing research exploring their educational utility. However, the challenge lies not only in establishing the efficacy of LLMs but also in discerning the nuances of interaction between learners and these models, which impact learners' engagement and results. We conducted a formative study in an undergraduate computer science classroom (N=145) and a controlled experiment on Prolific (N=356) to explore the impact of four pedagogically informed guidance strategies and the interaction between student approaches and LLM responses. Direct LLM answers marginally improved performance, while refining student solutions fostered trust. Our findings suggest a nuanced relationship between the guidance provided and LLM's role in either answering or refining student input. Based on our findings, we provide design recommendations for optimizing learner-LLM interactions.
• Abstract（参考訳）: 個人化されたチャットボットベースの指導アシスタントは、特に直接教師の存在が限られている教室の大きさの増大に対処するために不可欠である。 大規模言語モデル(llm)は有望な道のりを提供し、教育の有用性を探求する研究が増えている。 しかし、この課題は、LLMの有効性を確立するだけでなく、学習者とこれらのモデル間の相互作用のニュアンスを認識し、学習者のエンゲージメントと結果に影響を与える。 大学コンピュータサイエンス教室(N=145)とProlificの制御実験(N=356)において,4つの教育的指導方略と,学生のアプローチとLCM反応の相互作用について検討した。 直接LLMは性能を極端に改善し、学生ソリューションの精錬は信頼性を高めた。 以上の結果から, 学生のインプットの回答や修正において, LLMが果たした役割と指導の微妙な関係が示唆された。 本研究は,学習者とLLMの相互作用を最適化するための設計勧告である。

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