論文の概要: Leveraging generative artificial intelligence to simulate student
learning behavior
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19206v1
- Date: Mon, 30 Oct 2023 00:09:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-31 13:47:28.262875
- Title: Leveraging generative artificial intelligence to simulate student
learning behavior
- Title（参考訳）: 生成型人工知能を用いた学生学習行動のシミュレーション
- Authors: Songlin Xu, Xinyu Zhang
- Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)による学生の学習行動のシミュレートの実現可能性について検討する。
従来の機械学習に基づく予測とは異なり、私たちはLLMを活用して、特定の人口層を持つ仮想学生をインスタンス化する。
我々の目的は、学習成果を予測するだけでなく、実際の学生の学習行動やパターンを再現することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.171768256928509
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Student simulation presents a transformative approach to enhance learning
outcomes, advance educational research, and ultimately shape the future of
effective pedagogy. We explore the feasibility of using large language models
(LLMs), a remarkable achievement in AI, to simulate student learning behaviors.
Unlike conventional machine learning based prediction, we leverage LLMs to
instantiate virtual students with specific demographics and uncover intricate
correlations among learning experiences, course materials, understanding
levels, and engagement. Our objective is not merely to predict learning
outcomes but to replicate learning behaviors and patterns of real students. We
validate this hypothesis through three experiments. The first experiment, based
on a dataset of N = 145, simulates student learning outcomes from demographic
data, revealing parallels with actual students concerning various demographic
factors. The second experiment (N = 4524) results in increasingly realistic
simulated behaviors with more assessment history for virtual students
modelling. The third experiment (N = 27), incorporating prior knowledge and
course interactions, indicates a strong link between virtual students' learning
behaviors and fine-grained mappings from test questions, course materials,
engagement and understanding levels. Collectively, these findings deepen our
understanding of LLMs and demonstrate its viability for student simulation,
empowering more adaptable curricula design to enhance inclusivity and
educational effectiveness.
- Abstract（参考訳）: 学生シミュレーションは、学習成果を高め、教育研究を進め、最終的には効果的な教育の未来を形作るための変革的なアプローチを示す。
学生の学習行動をシミュレートするaiにおける顕著な成果である大規模言語モデル(llm)の実現可能性を検討する。
従来の機械学習ベースの予測とは異なり、llmを利用して特定の人口動態を持つ仮想学生をインスタンス化し、学習経験、コース教材、理解レベル、エンゲージメントの間の複雑な相関を明らかにする。
我々の目的は、学習成果を予測するだけでなく、実際の学生の学習行動やパターンを再現することである。
この仮説を3つの実験で検証する。
最初の実験は、n = 145のデータセットに基づいて、人口統計データから学生の学習結果をシミュレートし、様々な人口要因に関する実際の学生との平行性を明らかにする。
第2の実験(n = 4524)は、仮想学生のモデリングにより多くの評価履歴を持つ、ますます現実的なシミュレーション行動をもたらす。
第3の実験(N = 27)は、事前の知識とコースの相互作用を取り入れ、仮想的な学生の学習行動と、テスト質問、コース資料、エンゲージメント、理解レベルからのきめ細かいマッピングとの強いつながりを示している。
これらを総合して,llmの理解を深め,学生シミュレーションの有効性を実証し,包括性と教育効果を高めるために,より適応性の高いカリキュラムデザインを付与した。
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