論文の概要: Large Language Model-Driven Classroom Flipping: Empowering
Student-Centric Peer Questioning with Flipped Interaction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14708v1
- Date: Tue, 14 Nov 2023 15:48:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-03 13:56:06.446990
- Title: Large Language Model-Driven Classroom Flipping: Empowering
Student-Centric Peer Questioning with Flipped Interaction
- Title（参考訳）: 大規模言語モデル駆動型クラスルームフリップ:フリップインタラクションによる学生中心のピア質問の活用
- Authors: Chee Wei Tan
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルにおけるフリップ相互作用に基づく教室のフリップの教育的アプローチについて検討する。
欠落した相互作用は、プロンプトに対する回答ではなく、言語モデルを使用して質問を生成することである。
本稿では,クイズ・クイズ・ルーチンとクイズ・プイズ・クイズ・ルーチンとを用いて,クイズ・クイズ・クイズ・クイズとアクイズ・クイズ・クイズ・インシデント・エンジニアリングを統合するワークフローを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1473798197405953
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reciprocal questioning is essential for effective teaching and learning,
fostering active engagement and deeper understanding through collaborative
interactions, especially in large classrooms. Can large language model (LLM),
such as OpenAI's GPT (Generative Pre-trained Transformer) series, assist in
this? This paper investigates a pedagogical approach of classroom flipping
based on flipped interaction in LLMs. Flipped interaction involves using
language models to prioritize generating questions instead of answers to
prompts. We demonstrate how traditional classroom flipping techniques,
including Peer Instruction and Just-in-Time Teaching (JiTT), can be enhanced
through flipped interaction techniques, creating student-centric questions for
hybrid teaching. In particular, we propose a workflow to integrate prompt
engineering with clicker and JiTT quizzes by a poll-prompt-quiz routine and a
quiz-prompt-discuss routine to empower students to self-regulate their learning
capacity and enable teachers to swiftly personalize training pathways. We
develop an LLM-driven chatbot software that digitizes various elements of
classroom flipping and facilitates the assessment of students using these
routines to deliver peer-generated questions. We have applied our LLM-driven
chatbot software for teaching both undergraduate and graduate students from
2020 to 2022, effectively useful for bridging the gap between teachers and
students in remote teaching during the COVID-19 pandemic years. In particular,
LLM-driven classroom flipping can be particularly beneficial in large class
settings to optimize teaching pace and enable engaging classroom experiences.
- Abstract（参考訳）: 相互質問は効果的な教育と学習、活発なエンゲージメントの育成、協調的な相互作用による深い理解、特に大きな教室において不可欠である。
OpenAIのGPT(Generative Pre-trained Transformer)シリーズのような大きな言語モデル(LLM)は、これを支援するだろうか?
本稿では,LLMにおけるフリップ操作に基づく教室フリップの教育的アプローチについて検討する。
欠落した相互作用は、プロンプトに対する回答ではなく、言語モデルを使用して質問を生成することである。
本研究は, 従来の教室の授業指導技術であるピアインストラクションやジャスト・イン・タイム・トレーニング(JiTT)を, フリップしたインタラクション技術によって強化し, ハイブリッド教育のための学生中心の質問を生成する方法を示す。
特に,学生が学習能力を自己制御し,教師が学習経路を迅速にパーソナライズできるように,ポーリング・プロンプト・クイズ・ルーチンとクイズ・プロンプト・ディスカス・ルーチンによって,クイズ・クイズとアクイズ・エンジニアリングを統合するワークフローを提案する。
教室のフリップの様々な要素をデジタル化し,これらのルーチンを用いた学生によるピアジェネレーション質問の評価を容易にするLLM駆動型チャットボットソフトウェアを開発した。
新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミック時代の遠隔教育における教師と学生のギャップを埋めるのに有効な、2020年から2022年までの学部生と大学院生の両方にLLM駆動のチャットボットソフトウェアを適用した。
特に、llm駆動教室のフリップは、授業ペースを最適化し、魅力的な教室体験を可能にするために、大きなクラス設定において特に有益である。
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