論文の概要: How to Build an Adaptive AI Tutor for Any Course Using Knowledge Graph-Enhanced Retrieval-Augmented Generation (KG-RAG)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17696v7
• Date: Wed, 12 Feb 2025 10:45:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:46:20.837326
• Title: How to Build an Adaptive AI Tutor for Any Course Using Knowledge Graph-Enhanced Retrieval-Augmented Generation (KG-RAG)
• Title（参考訳）: 知識グラフ強化検索型生成(KG-RAG)を用いた任意の科目適応型AIチュータの構築
• Authors: Chenxi Dong, Yimin Yuan, Kan Chen, Shupei Cheng, Chujie Wen,
• Abstract要約: 知的学習システム(ITS)におけるLarge Language Models (LLMs)は、パーソナライズされた教育に変革をもたらす機会を提供する。 現在の実装では、2つの重要な課題に直面している。 本稿では,構造化知識表現と文脈認識検索を統合した新しいフレームワークである知識グラフ強化検索(RAG)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.305156933641317
• License:
• Abstract: Integrating Large Language Models (LLMs) in Intelligent Tutoring Systems (ITS) presents transformative opportunities for personalized education. However, current implementations face two critical challenges: maintaining factual accuracy and delivering coherent, context-aware instruction. While Retrieval-Augmented Generation (RAG) partially addresses these issues, its reliance on pure semantic similarity limits its effectiveness in educational contexts where conceptual relationships are crucial. This paper introduces Knowledge Graph-enhanced Retrieval-Augmented Generation (KG-RAG), a novel framework that integrates structured knowledge representation with context-aware retrieval to enable more effective AI tutoring. We present three key contributions: (1) a novel architecture that grounds AI responses in structured domain knowledge, (2) empirical validation through controlled experiments (n=76) demonstrating significant learning improvements (35% increase in assessment scores, p<0.001), and (3) a comprehensive implementation framework addressing practical deployment considerations. These results establish KG-RAG as a robust solution for developing adaptable AI tutoring systems across diverse educational contexts.
• Abstract（参考訳）: 知的学習システム(ITS)におけるLarge Language Models(LLMs)の統合は、パーソナライズされた教育に変革をもたらす機会を提供する。 しかし、現在の実装は2つの重要な課題に直面している。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)はこれらの問題に部分的に対処するが、純粋な意味的類似性への依存は、概念的関係が不可欠である教育的文脈におけるその有効性を制限する。 本稿では,構造化知識表現と文脈認識検索を統合し,より効果的なAI学習を実現する新しいフレームワークであるKG-RAGを提案する。 我々は,(1)構造化ドメイン知識にAIの応答を基盤とした新しいアーキテクチャ,(2)制御実験による実証的検証(n=76)により,大幅な学習改善(35%増点,p<0.001),(3)実践的展開を考慮した総合的な実装フレームワークを提案する。 これらの結果は、KG-RAGを、様々な教育的文脈で適応可能なAI学習システムの開発のための堅牢なソリューションとして確立する。

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