論文の概要: AutoTutor meets Large Language Models: A Language Model Tutor with Rich Pedagogy and Guardrails
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09216v3
- Date: Thu, 25 Apr 2024 13:15:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 20:58:26.838994
- Title: AutoTutor meets Large Language Models: A Language Model Tutor with Rich Pedagogy and Guardrails
- Title（参考訳）: AutoTutorが大規模言語モデルに到達 - リッチペダゴギーとガードレールを備えた言語モデルチュートリアル
- Authors: Sankalan Pal Chowdhury, Vilém Zouhar, Mrinmaya Sachan,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自動質問生成からエッセイ評価まで、いくつかのユースケースを教育で発見した。
本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて知的チューリングシステムを構築する可能性について検討する。
MWPTutor は LLM を用いて事前定義された有限状態トランスデューサの状態空間を補う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.19453208130667
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have found several use cases in education, ranging from automatic question generation to essay evaluation. In this paper, we explore the potential of using Large Language Models (LLMs) to author Intelligent Tutoring Systems. A common pitfall of LLMs is their straying from desired pedagogical strategies such as leaking the answer to the student, and in general, providing no guarantees. We posit that while LLMs with certain guardrails can take the place of subject experts, the overall pedagogical design still needs to be handcrafted for the best learning results. Based on this principle, we create a sample end-to-end tutoring system named MWPTutor, which uses LLMs to fill in the state space of a pre-defined finite state transducer. This approach retains the structure and the pedagogy of traditional tutoring systems that has been developed over the years by learning scientists but brings in additional flexibility of LLM-based approaches. Through a human evaluation study on two datasets based on math word problems, we show that our hybrid approach achieves a better overall tutoring score than an instructed, but otherwise free-form, GPT-4. MWPTutor is completely modular and opens up the scope for the community to improve its performance by improving individual modules or using different teaching strategies that it can follow.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自動質問生成からエッセイ評価まで、いくつかのユースケースを教育で発見した。
本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて知的チューリングシステムを構築する可能性について検討する。
LLMの共通の落とし穴は、学生に答えを漏らすなど、望まれる教育戦略からの逸脱であり、一般に保証を与えないことである。
特定のガードレールを持つLLMは、被験者に取って代わることができるが、総合的な教育設計は、最高の学習結果を得るために手作業で行う必要があると仮定する。
この原理に基づいて, MWPTutor という, LLM を用いて予め定義された有限状態トランスデューサの状態空間を埋める, エンドツーエンドの学習システムを構築した。
このアプローチは、長年にわたって学習科学者によって開発されてきた伝統的な学習システムの構造と教育を保ちながら、LLMベースのアプローチのさらなる柔軟性をもたらす。
数学語問題に基づく2つのデータセットの人間による評価研究を通して、我々のハイブリッドアプローチは、指示されたが、それ以外は自由なGPT-4よりも、より優れた総合的なチューリングスコアが得られることを示す。
MWPTutorは完全にモジュール化されており、個々のモジュールを改善したり、それに従うことができる異なる教育戦略を使用することで、コミュニティがパフォーマンスを向上させるためのスコープを開放している。
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