論文の概要: Predicting challenge moments from students' discourse: A comparison of
GPT-4 to two traditional natural language processing approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01692v1
- Date: Wed, 3 Jan 2024 11:54:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-04 14:26:12.960177
- Title: Predicting challenge moments from students' discourse: A comparison of
GPT-4 to two traditional natural language processing approaches
- Title（参考訳）: 学生の言説による課題の予測:GPT-4と従来の2つの自然言語処理アプローチの比較
- Authors: Wannapon Suraworachet, Jennifer Seon, Mutlu Cukurova
- Abstract要約: 本研究では,3つの異なる自然言語処理モデルを活用する可能性について検討する。
専門知識ルールベースモデル,教師付き機械学習モデル,言語モデル(LLM)について検討した。
その結果,教師付きMLとLLMのアプローチは両タスクとも良好に動作したことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3826704341650507
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Effective collaboration requires groups to strategically regulate themselves
to overcome challenges. Research has shown that groups may fail to regulate due
to differences in members' perceptions of challenges which may benefit from
external support. In this study, we investigated the potential of leveraging
three distinct natural language processing models: an expert knowledge
rule-based model, a supervised machine learning (ML) model and a Large Language
model (LLM), in challenge detection and challenge dimension identification
(cognitive, metacognitive, emotional and technical/other challenges) from
student discourse, was investigated. The results show that the supervised ML
and the LLM approaches performed considerably well in both tasks, in contrast
to the rule-based approach, whose efficacy heavily relies on the engineered
features by experts. The paper provides an extensive discussion of the three
approaches' performance for automated detection and support of students'
challenge moments in collaborative learning activities. It argues that,
although LLMs provide many advantages, they are unlikely to be the panacea to
issues of the detection and feedback provision of socially shared regulation of
learning due to their lack of reliability, as well as issues of validity
evaluation, privacy and confabulation. We conclude the paper with a discussion
on additional considerations, including model transparency to explore feasible
and meaningful analytical feedback for students and educators using LLMs.
- Abstract（参考訳）: 効果的なコラボレーションには、グループが挑戦を克服するために戦略的に自らを規制する必要がある。
研究によると、外部支援の恩恵を受けるであろう課題に対するメンバーの認識の違いにより、グループは規制に失敗する可能性がある。
本研究では,3つの異なる自然言語処理モデルを活用できる可能性について検討した。専門知識に基づくモデル,教師付き機械学習(ml)モデル,大規模言語モデル(llm)を用いて,学生談話における課題検出と課題次元識別(認知的,メタ認知的,感情的,技術的/その他の課題)について検討した。
その結果、教師付きMLとLLMのアプローチは、専門家の工学的特徴に大きく依存するルールベースのアプローチとは対照的に、双方のタスクでかなりうまく機能していた。
本稿は,協調学習活動における学生のチャレンジモーメントの自動検出と支援のための3つのアプローチのパフォーマンスについて,広範な議論を行う。
LLMには多くの利点があるが、信頼性の欠如や妥当性評価、プライバシ、コミュニケーションの問題などにより、社会的に共有される学習規制の検出とフィードバックの供給が問題になる可能性は低いと論じている。
本論文は,llmを用いた学生および教育者を対象とした分析的フィードバックの実現可能性と意義を探究するためのモデル透過性など,さらなる考察を行った。
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