論文の概要: How to Build an AI Tutor that Can Adapt to Any Course and Provide Accurate Answers Using Large Language Model and Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17696v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 15:02:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-11-30 20:55:46.714437
• Title: How to Build an AI Tutor that Can Adapt to Any Course and Provide Accurate Answers Using Large Language Model and Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルと検索拡張生成を用いた任意のコースに適応し、正確な回答を提供するAIチュータの作り方
• Authors: Chenxi Dong
• Abstract要約: 本稿では,最先端のLarge Language Model (LLM)を用いて,どの科目でもパーソナライズされた学習を提供する,革新的なWebアプリケーションであるAI Tutorを紹介する。 学生が質問を行うと、最も関連性の高い情報を取得し、証拠を引用して詳細な会話応答を生成する。 私たちは、AI Tutorの汎用性をさまざまなテーマに示す、フル機能のWebインターフェースとビデオデモを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence is transforming education through data-driven, personalized learning solutions. This paper introduces AI Tutor, an innovative web application that provides personalized tutoring in any subject using state-of-the-art Large Language Model (LLM). AI Tutor ingests course materials to construct an adaptive knowledge base tailored to the course. When students pose questions, it retrieves the most relevant information and generates detailed, conversational responses citing supporting evidence. The system is powered by advanced large language models and Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques for accurate, natural question answering. We present a fully-functional web interface and video demonstration that showcase AI Tutor's versatility across diverse subjects and its ability to produce pedagogically cogent responses. While an initial prototype, this work represents a pioneering step toward AI-enabled tutoring systems that can democratize access to high-quality, customized educational support.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は、データ駆動でパーソナライズされた学習ソリューションを通じて教育を変革している。 本稿では,最先端のLarge Language Model (LLM)を用いて,どの科目でもパーソナライズされた学習を提供する,革新的なWebアプリケーションであるAI Tutorを紹介する。 AI Tutorはコース素材を取り込み、コースに合わせて適応的な知識ベースを構築する。 学生が質問を行うと、最も関連性の高い情報を取得し、証拠を引用して詳細な会話応答を生成する。 このシステムは、高度な大規模言語モデルと、正確で自然な質問応答のためのRAG(Retrieval-Augmented Generation)技術によって実現されている。 我々は、AI Tutorの多目的性と、教育学的にコジェントな応答を生成する能力を示す、フル機能のWebインターフェースとビデオデモを紹介する。 初期のプロトタイプだが、この研究は、高品質でカスタマイズされた教育サポートへのアクセスを民主化できるAI対応のチューターシステムへの先駆的な一歩だ。

関連論文リスト

• Enhancing AI-Driven Education: Integrating Cognitive Frameworks, Linguistic Feedback Analysis, and Ethical Considerations for Improved Content Generation [0.0]
  本稿では,4つの関連研究から洞察を合成し,AI駆動型教育ツールの強化のための包括的枠組みを提案する。 我々は、認知アセスメントフレームワーク、AI生成フィードバックの言語分析、倫理設計原則を統合し、効果的で責任のあるAIツールの開発を指導する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-01T06:36:21Z)
• Using customized GPT to develop prompting proficiency in architectural AI-generated images [0.40964539027092906]
  本研究は,AI駆動画像生成におけるアーキテクチャ学生の習熟度を高めるため,カスタマイズされたGPTモデルの利用について検討する。 ANOVAの結果は単語数,類似性,具体性において統計的に有意な改善を示し,特にAIペルソナと構造化プロンプトガイドが支持した群で有意な改善を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-16T07:03:18Z)
• RAG-KG-IL: A Multi-Agent Hybrid Framework for Reducing Hallucinations and Enhancing LLM Reasoning through RAG and Incremental Knowledge Graph Learning Integration [4.604003661048267]
  RAG-KG-ILは、大規模言語モデルの推論能力を高めるために設計された、新しいマルチエージェントハイブリッドフレームワークである。 Retrieval-Augmented Generation (RAG) と Knowledge Graphs (KG) をインクリメンタルラーニング (IL) アプローチに統合する。 我々は、健康関連クエリを含む実世界のケーススタディを用いて、このフレームワークを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-14T11:50:16Z)
• ReVISE: Learning to Refine at Test-Time via Intrinsic Self-Verification [53.80183105328448]
  Refine via Intrinsic Self-Verification (ReVISE)は、LLMが自己検証を通じてアウトプットを自己修正できる効率的なフレームワークである。 様々な推論タスクに関する実験により、ReVISEは効率的な自己補正を実現し、推論性能を大幅に向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T13:50:02Z)
• StructRAG: Boosting Knowledge Intensive Reasoning of LLMs via Inference-time Hybrid Information Structurization [94.31508613367296]
  Retrieval-augmented Generation(RAG)は、大規模言語モデル(LLM)を効果的に強化する鍵となる手段である。 本稿では,手前のタスクに対して最適な構造型を識別し,元の文書をこの構造化形式に再構成し,その結果に基づいて回答を推測するStructRAGを提案する。 実験の結果、StructRAGは最先端のパフォーマンスを実現し、特に挑戦的なシナリオに優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T13:52:44Z)
• RepoGraph: Enhancing AI Software Engineering with Repository-level Code Graph [63.87660059104077]
  RepoGraphは、現代のAIソフトウェアエンジニアリングソリューションのためのリポジトリレベルの構造を管理するプラグインモジュールである。 RepoGraphはすべてのシステムのパフォーマンスを大幅に向上させ、オープンソースフレームワークの間で新たな最先端技術を生み出している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T05:45:26Z)
• Comprehensive AI Assessment Framework: Enhancing Educational Evaluation with Ethical AI Integration [0.0]
  本稿では、Perkins、Furze、Roe、MacVaughによるAIA(AIAS)の進化版である包括的AIアセスメントフレームワーク(CAIAF)について述べる。 CAIAFは厳格な倫理的ガイドラインを取り入れており、教育レベルと高度なAI能力に基づいて明確に区別されている。 このフレームワークは、より良い学習結果を保証するとともに、学術的完全性を維持し、AIの責任ある利用を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T07:18:42Z)
• A Survey on RAG Meeting LLMs: Towards Retrieval-Augmented Large Language Models [71.25225058845324]
  大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成において革命的な能力を示している。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、信頼性と最新の外部知識を提供する。 RA-LLMは、モデルの内部知識に頼るのではなく、外部および権威的な知識ベースを活用するために登場した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-10T02:48:45Z)
• Integrating A.I. in Higher Education: Protocol for a Pilot Study with 'SAMCares: An Adaptive Learning Hub' [0.6990493129893112]
  本研究は,「SAMCares」と呼ぶ革新的な研究仲間を紹介することを目的としている。 このシステムは、Large Language Model(LLM)とRetriever-Augmented Generation(RAG)を利用して、リアルタイム、コンテキスト認識、適応的な教育サポートを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T05:39:07Z)
• AI-Tutoring in Software Engineering Education [0.7631288333466648]
  我々は,GPT-3.5-TurboモデルをAI-TutorとしてAPASアルテミスに組み込むことで,探索的なケーススタディを行った。 この発見は、タイムリーなフィードバックやスケーラビリティといった利点を浮き彫りにしている。 しかし,AI-Tutor を用いた場合,一般的な応答や学習進行抑制に対する学生の懸念も明らかであった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-03T08:15:08Z)
• Genetic Auto-prompt Learning for Pre-trained Code Intelligence Language Models [54.58108387797138]
  コードインテリジェンスタスクにおける即時学習の有効性について検討する。 既存の自動プロンプト設計手法は、コードインテリジェンスタスクに限られている。 本稿では、精巧な遺伝的アルゴリズムを用いてプロンプトを自動設計する遺伝的オートプロンプト(GenAP)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T13:37:00Z)
• A Knowledge-Injected Curriculum Pretraining Framework for Question Answering [70.13026036388794]
  本稿では,知識に基づく質問応答タスクの総合的なKG学習と活用を実現するための一般知識注入型カリキュラム事前学習フレームワーク(KICP)を提案する。 KIモジュールはまずKG中心の事前学習コーパスを生成してLMに知識を注入し、プロセスを3つの重要なステップに一般化する。 KAモジュールは、アダプタを備えたLMで生成されたコーパスから知識を学習し、元の自然言語理解能力を維持できる。 CRモジュールは人間の推論パターンに従って3つのコーパスを構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T03:42:03Z)
• Developer Experiences with a Contextualized AI Coding Assistant: Usability, Expectations, and Outcomes [11.520721038793285]
  この研究は、コンテキスト化されたコーディングAIアシスタントであるStackSpot AIを制御された環境で使用した62人の参加者の初期体験に焦点を当てる。 アシスタントの使用は、大幅な時間を節約し、ドキュメントへのアクセスを容易にし、内部APIの正確なコードを生成する結果となった。 コーディングアシスタントが、複雑なコードを扱う際の変数応答や制限と同様に、よりコンテキスト情報にアクセスできるようにするために必要な知識ソースに関連する課題が観察された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T10:52:28Z)
• Towards Verifiable Generation: A Benchmark for Knowledge-aware Language Model Attribution [48.86322922826514]
  本稿では,知識認識型言語モデル属性(KaLMA)の新たな課題について述べる。 まず、属性のソースを構造化されていないテキストから知識グラフ(KG)に拡張し、そのリッチな構造は属性のパフォーマンスと作業シナリオの両方に役立ちます。 第2に,不完全な知識リポジトリを考慮した「意識的非能力」の設定を提案する。 第3に,テキスト品質,引用品質,引用アライメントを含む総合的な自動評価指標を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T11:45:59Z)
• AI-Generated Images as Data Source: The Dawn of Synthetic Era [61.879821573066216]
  生成AIは、現実世界の写真によく似た合成画像を作成する可能性を解き放った。 本稿では、これらのAI生成画像を新しいデータソースとして活用するという革新的な概念を探求する。 実際のデータとは対照的に、AI生成データには、未整合のアブリダンスやスケーラビリティなど、大きなメリットがある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T06:55:19Z)
• OpenAGI: When LLM Meets Domain Experts [51.86179657467822]
  ヒューマン・インテリジェンス(HI)は、複雑なタスクを解くための基本的なスキルの組み合わせに長けている。 この機能は人工知能(AI)にとって不可欠であり、包括的なAIエージェントに組み込まれるべきである。 マルチステップで現実的なタスクを解決するために設計されたオープンソースのプラットフォームであるOpenAGIを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T03:55:35Z)
• How Generative AI models such as ChatGPT can be (Mis)Used in SPC Practice, Education, and Research? An Exploratory Study [2.0841728192954663]
  生成人工知能(AI)モデルは、統計的プロセス制御(SPC)の実践、学習、研究に革命をもたらす可能性がある。 これらのツールは開発の初期段階にあり、簡単に誤用されるか、誤解される可能性がある。 コードを提供し、基本的な概念を説明し、SPCの実践、学習、研究に関する知識を創造するChatGPTの能力を探求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-17T15:48:37Z)
• Build-a-Bot: Teaching Conversational AI Using a Transformer-Based Intent Recognition and Question Answering Architecture [15.19996462016215]
  本稿では、自然言語パイプラインを用いて、独自の学校カリキュラムに基づく質問に答えるためにカスタマイズされたモデルを訓練することで、人工知能の原理を学習するためのインタフェースを提案する。 このパイプラインは、AIエージェントを作成しながら、これらのプロセスのそれぞれを通じて、学生のデータ収集、データ拡張、意図認識、質問応答を教える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T22:57:44Z)
• Knowledge Graph Augmented Network Towards Multiview Representation Learning for Aspect-based Sentiment Analysis [96.53859361560505]
  本稿では,知識グラフ拡張ネットワーク(KGAN)を提案する。 KGANは感情の特徴表現を、文脈、構文、知識に基づく複数の視点から捉えている。 3つの人気のあるABSAベンチマークの実験は、我々のKGANの有効性と堅牢性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-13T08:25:53Z)
• A Dependency Syntactic Knowledge Augmented Interactive Architecture for End-to-End Aspect-based Sentiment Analysis [73.74885246830611]
  エンドツーエンドABSAのためのマルチタスク学習を用いた対話型アーキテクチャを新たに提案する。 このモデルは、よく設計された依存性関係埋め込みグラフ畳み込みネットワーク(DreGcn)を活用することで、構文知識(依存性関係と型)を完全に活用することができる。 3つのベンチマークデータセットの大規模な実験結果から,本手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-04T14:59:32Z)
• A general framework for scientifically inspired explanations in AI [76.48625630211943]
  我々は、AIシステムの説明を実装可能な一般的なフレームワークの理論的基盤として、科学的説明の構造の概念をインスタンス化する。 このフレームワークは、AIシステムの"メンタルモデル"を構築するためのツールを提供することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-02T10:32:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。