論文の概要: "Close...but not as good as an educator." -- Using ChatGPT to provide
formative feedback in large-class collaborative learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01634v1
- Date: Thu, 2 Nov 2023 23:00:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-06 15:34:28.022285
- Title: "Close...but not as good as an educator." -- Using ChatGPT to provide
formative feedback in large-class collaborative learning
- Title（参考訳）: 「クローズ...しかし教育者ほど良くない」 -- chatgptを使って、大規模共同学習における形成的フィードバックを提供する
- Authors: Cory Dal Ponte, Sathana Dushyanthen and Kayley Lyons
- Abstract要約: われわれはChatGPTを用いて、1時間のZoomブレークアウトルームアクティビティにおいて、個人化されたフォーマットフィードバックを提供する。
44の回答者のうち半数がChatGPTを使ったことがなかった。
評価計画を改善するためにフィードバックループを使用したのは3つのグループだけだった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Delivering personalised, formative feedback to multiple problem-based
learning groups in a short time period can be almost impossible. We employed
ChatGPT to provide personalised formative feedback in a one-hour Zoom break-out
room activity that taught practicing health professionals how to formulate
evaluation plans for digital health initiatives. Learners completed an
evaluation survey that included Likert scales and open-ended questions that
were analysed. Half of the 44 survey respondents had never used ChatGPT before.
Overall, respondents found the feedback favourable, described a wide range of
group dynamics, and had adaptive responses to the feedback, yet only three
groups used the feedback loop to improve their evaluation plans. Future
educators can learn from our experience including engineering prompts,
providing instructions on how to use ChatGPT, and scaffolding optimal group
interactions with ChatGPT. Future researchers should explore the influence of
ChatGPT on group dynamics and derive design principles for the use of ChatGPT
in collaborative learning.
- Abstract（参考訳）: 短時間で複数の問題ベースの学習グループに、パーソナライズされたフォーマティブなフィードバックを提供することは、ほぼ不可能である。
われわれはChatGPTを用いて、デジタルヘルスイニシアチブの評価計画を定式化する方法を医療専門家に教える1時間のZoomブレークアウトルーム活動において、個人化された形式的フィードバックを提供する。
Likert尺度と分析対象のオープンエンド質問を含む評価調査を完了した。
44の回答者のうち半数がChatGPTを使ったことがなかった。
全体として、フィードバックは好意的で、幅広いグループダイナミクスを記述し、フィードバックに対して適応的な反応を示したが、評価計画を改善するためにフィードバックループを使用したのは3グループだけだった。
将来の教育者は、エンジニアリングプロンプト、ChatGPTの使用方法の指示、ChatGPTとの最適なグループインタラクションの足場を提供するなど、私たちの経験から学ぶことができる。
今後の研究者は、ChatGPTがグループダイナミクスに与える影響を探求し、協調学習におけるChatGPTの使用に関する設計原則を導出する必要がある。
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