論文の概要: Leveraging Large Language Models for Learning Complex Legal Concepts through Storytelling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17019v3
- Date: Fri, 14 Jun 2024 06:22:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 19:02:29.822999
- Title: Leveraging Large Language Models for Learning Complex Legal Concepts through Storytelling
- Title（参考訳）: ストーリーテリングによる複雑な法的概念学習のための大規模言語モデルの導入
- Authors: Hang Jiang, Xiajie Zhang, Robert Mahari, Daniel Kessler, Eric Ma, Tal August, Irene Li, Alex 'Sandy' Pentland, Yoon Kim, Jad Kabbara, Deb Roy,
- Abstract要約: 我々は,非専門家がストーリーテリングを通じて複雑な法的概念を学ぶのを支援するために,法律教育における大規模言語モデル(LLM)の新たな応用法を提案する。
そこで我々は,294の複雑な法的教義からなり,それぞれに物語と複数の選択肢の質問が伴う新たなデータセットであるLegalStoriesを紹介した。
LLMが生成した物語は、定義のみに比較して、法的概念の理解と、非ネイティブ話者間の法律への関心を高めることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.243889347008455
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Making legal knowledge accessible to non-experts is crucial for enhancing general legal literacy and encouraging civic participation in democracy. However, legal documents are often challenging to understand for people without legal backgrounds. In this paper, we present a novel application of large language models (LLMs) in legal education to help non-experts learn intricate legal concepts through storytelling, an effective pedagogical tool in conveying complex and abstract concepts. We also introduce a new dataset LegalStories, which consists of 294 complex legal doctrines, each accompanied by a story and a set of multiple-choice questions generated by LLMs. To construct the dataset, we experiment with various LLMs to generate legal stories explaining these concepts. Furthermore, we use an expert-in-the-loop approach to iteratively design multiple-choice questions. Then, we evaluate the effectiveness of storytelling with LLMs through randomized controlled trials (RCTs) with legal novices on 10 samples from the dataset. We find that LLM-generated stories enhance comprehension of legal concepts and interest in law among non-native speakers compared to only definitions. Moreover, stories consistently help participants relate legal concepts to their lives. Finally, we find that learning with stories shows a higher retention rate for non-native speakers in the follow-up assessment. Our work has strong implications for using LLMs in promoting teaching and learning in the legal field and beyond.
- Abstract（参考訳）: 非専門家に法的知識を提供することは、一般の法的リテラシーを高め、民主主義への市民の参加を促進するために不可欠である。
しかし、法的背景のない人々にとって、法的文書は理解が難しいことが多い。
本稿では,非専門家が複雑で抽象的な概念を伝達する効果的な教育ツールであるストーリテリングを通じて複雑な法的概念を学習するのを支援するために,法律教育における大規模言語モデル(LLM)の新たな応用法を提案する。
294の複雑な法的教義からなり、それぞれに物語とLLMが生成する複数選択の質問が伴う。
このデータセットを構築するために、我々は様々なLCMを用いて、これらの概念を説明する法的な物語を生成する実験を行った。
さらに,複数選択質問を反復的に設計するために,エキスパート・イン・ザ・ループアプローチを用いる。
そこで本研究では, ランダム化制御試験(RCT)によるLLMによるストーリーテリングの有効性を評価する。
LLMが生成した物語は、定義のみに比較して、法的概念の理解と、非ネイティブ話者間の法律への関心を高めることが判明した。
さらに、物語は、参加者が法的概念を自分の生活に関連付けるのに役立つ。
最後に、ストーリーを用いた学習は、フォローアップアセスメントにおいて、非ネイティブ話者の保持率が高いことが判明した。
我々の研究は、法学以外の分野での教育と学習の促進にLLMを使うことに強い意味を持っている。
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