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/2310.13712v3
• Date: Tue, 20 Aug 2024 02:31:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 20:51:22.398202
• 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, Xinyuan Wang, Joseph Jay Williams, Anastasia Kuzminykh, 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。 本研究は,LLM支援学習環境の形成において,教師が果たす役割を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.335003380399527
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• 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 on the learners' performance, confidence and trust in LLMs. Direct LLM answers marginally improved performance, while refining student solutions fostered trust. Structured guidance reduced random queries as well as instances of students copy-pasting assignment questions to the LLM. Our work highlights the role that teachers can play in shaping LLM-supported learning environments.
• 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、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。 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識別し、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 (N=356) の制御実験を行い, 学習者のパフォーマンス, 信頼度, 信頼度に及ぼす4つの指導戦略の影響について検討した。 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。 構造化ガイダンスは、ランダムなクエリを減らし、学生がLLMに課題をコピー&ペーストする例も減らした。 本研究は,LLM支援学習環境の形成において,教師が果たす役割を強調した。

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