論文の概要: Survey of Natural Language Processing for Education: Taxonomy, Systematic Review, and Future Trends

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07518v3
• Date: Fri, 15 Mar 2024 05:10:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 22:33:38.331692
• Title: Survey of Natural Language Processing for Education: Taxonomy, Systematic Review, and Future Trends
• Title（参考訳）: 教育のための自然言語処理に関する調査:分類学、体系的レビュー、将来の動向
• Authors: Yunshi Lan, Xinyuan Li, Hanyue Du, Xuesong Lu, Ming Gao, Weining Qian, Aoying Zhou,
• Abstract要約: 我々は、NLPの最近の進歩を、教育領域に関連する問題の解決に焦点をあててレビューする。 教育領域におけるNLPの分類について述べるとともに,質問応答,質問構築,自動評価,誤り訂正など,典型的なNLPの応用に注目した。 今後の研究には、教育領域におけるデータセットの増加、LCMの制御可能な利用、難易度制御の介入、解釈可能な教育的NLP、適応学習の方法、教育統合システムなど、有望な6つの方向性をまとめる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.90343340881045
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Natural Language Processing (NLP) aims to analyze text or speech via techniques in the computer science field. It serves the applications in domains of healthcare, commerce, education and so on. Particularly, NLP has been widely applied to the education domain and its applications have enormous potential to help teaching and learning. In this survey, we review recent advances in NLP with the focus on solving problems relevant to the education domain. In detail, we begin with introducing the related background and the real-world scenarios in education where NLP techniques could contribute. Then, we present a taxonomy of NLP in the education domain and highlight typical NLP applications including question answering, question construction, automated assessment, and error correction. Next, we illustrate the task definition, challenges, and corresponding cutting-edge techniques based on the above taxonomy. In particular, LLM-involved methods are included for discussion due to the wide usage of LLMs in diverse NLP applications. After that, we showcase some off-the-shelf demonstrations in this domain. At last, we conclude with six promising directions for future research, including more datasets in education domain, controllable usage of LLMs, intervention of difficulty-level control, interpretable educational NLP, methods with adaptive learning, and integrated systems for education. We organize all relevant datasets and papers in the open-available Github Link for better review~\url{https://github.com/LiXinyuan1015/NLP-for-Education}.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)は、コンピュータ科学の分野における技術を通してテキストや音声を分析することを目的としている。 医療、商業、教育などの分野に応用できる。 特に、NLPは教育分野に広く適用されており、その応用は教育や学習に役立つ大きな可能性を秘めている。 本調査では,NLPの最近の進歩を,教育領域に関連する課題の解決に焦点をあてて概観する。 より詳しくは、NLP技術が貢献できる教育において、関連する背景と実世界のシナリオを導入することから始める。 次に、教育領域におけるNLPの分類を提示し、質問応答、質問構築、自動評価、誤り訂正を含む典型的なNLPアプリケーションに焦点を当てる。 次に、上記の分類に基づくタスク定義、課題、およびそれに対応する最先端技術について説明する。 特に,多様な NLP アプリケーションで LLM が広く使用されているため, LLM に関連する手法が議論の対象となっている。 その後、このドメインでオフ・ザ・シェルフのデモをお見せします。 最終的に、教育領域におけるデータセットの増加、LCMの制御可能な使用、難易度制御の介入、解釈可能な教育NLP、適応学習の方法、教育統合システムなど、将来の研究に期待できる6つの方向性を結論付けた。 利用可能なGithub Linkのすべての関連するデータセットと論文を整理して、よりよくレビューします。

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