論文の概要: Large language model-powered chatbots for internationalizing student support in higher education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14702v1
- Date: Sat, 16 Mar 2024 23:50:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 03:23:33.625685
- Title: Large language model-powered chatbots for internationalizing student support in higher education
- Title（参考訳）: 高等教育における学生支援の国際化のための大規模言語モデルを用いたチャットボット
- Authors: Achraf Hsain, Hamza El Housni,
- Abstract要約: 本研究は、GPT-3.5とGPT-4 Turboを高等教育に統合し、国際化とデジタルトランスフォーメーションを活用することを目的とする。
学生のエンゲージメント、情報アクセス、サポートを改善するために、LLM(Large Language Models)の設計、実装、および応用に力を注いでいる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research explores the integration of chatbot technology powered by GPT-3.5 and GPT-4 Turbo into higher education to enhance internationalization and leverage digital transformation. It delves into the design, implementation, and application of Large Language Models (LLMs) for improving student engagement, information access, and support. Utilizing technologies like Python 3, GPT API, LangChain, and Chroma Vector Store, the research emphasizes creating a high-quality, timely, and relevant transcript dataset for chatbot testing. Findings indicate the chatbot's efficacy in providing comprehensive responses, its preference over traditional methods by users, and a low error rate. Highlighting the chatbot's real-time engagement, memory capabilities, and critical data access, the study demonstrates its potential to elevate accessibility, efficiency, and satisfaction. Concluding, the research suggests the chatbot significantly aids higher education internationalization, proposing further investigation into digital technology's role in educational enhancement and strategy development.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, GPT-3.5 と GPT-4 Turbo を利用したチャットボット技術の高等教育への統合について検討し,国際化とデジタルトランスフォーメーションを活用することを目的とした。
学生のエンゲージメント、情報アクセス、サポートを改善するために、LLM(Large Language Models)の設計、実装、および応用に力を注いでいる。
Python 3、GPT API、LangChain、Chroma Vector Storeといった技術を活用して、チャットボットテストのための高品質でタイムリーで関連するテキストデータセットを作成することを強調する。
発見は、チャットボットが包括的な応答を提供することの有効性、ユーザによる従来の方法よりも優先されること、エラー率の低いことを示します。
チャットボットのリアルタイムエンゲージメント、メモリ能力、重要なデータアクセスを高く評価することで、アクセシビリティ、効率、満足度を高める可能性を示している。
この研究は、このチャットボットが高等教育の国際化に大きく貢献し、教育の強化と戦略開発におけるデジタル技術の役割についてさらなる調査を行うことを示唆している。
関連論文リスト
- A Transformer-based Approach for Augmenting Software Engineering Chatbots Datasets [4.311626046942916]
ソフトウェアエンジニアリングデータセットを拡張するための自動トランスフォーマーベースのアプローチを提案する。
3つのソフトウェアエンジニアリングデータセットを用いて,拡張アプローチがRasa NLUの性能に与える影響を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-16T17:48:44Z) - Towards Generalist Robot Learning from Internet Video: A Survey [56.621902345314645]
ディープラーニングを巨大なインターネットスクレイプデータセットにスケールすることで、自然言語処理と視覚的理解と生成において、極めて一般的な機能を実現している。
データはロボット工学で収集するには不十分で費用がかかる。これは、他の領域で観測される能力の一般性に合わせるために、ロボット学習が苦労しているのである。
Learning from Videos (LfV)メソッドは、従来のロボットデータを大規模なインターネットスクラッドビデオデータセットで拡張することで、このデータボトルネックに対処しようとしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-30T15:57:41Z) - Developing generative AI chatbots conceptual framework for higher education [0.0]
本研究は, 高等教育におけるAI生成物の影響を解明し, 効果的に実施するための重要な要素を明らかにすることを目的とする。
結果は、AIチャットボットが学生のエンゲージメントを改善し、教育プロセスを合理化し、管理と研究の業務をサポートするためにどれだけのことができるかを実証する。
しかし、不愉快な学生の感情、AIが生み出す素材の正確性への疑念、新しい技術への不安と神経質さなど、明らかな困難もある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T10:40:26Z) - DIALIGHT: Lightweight Multilingual Development and Evaluation of
Task-Oriented Dialogue Systems with Large Language Models [76.79929883963275]
DIALIGHTは多言語タスク指向対話(ToD)システムの開発と評価のためのツールキットである。
ローカル発話レベルとグローバル対話レベルの両方において、人間のきめ細かい評価のためのセキュアでユーザフレンドリーなWebインターフェースを備えている。
評価の結果, PLMの微調整により精度とコヒーレンスが向上する一方, LLMベースのシステムは多様で類似した応答を生成するのに優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-04T11:27:48Z) - ChatEd: A Chatbot Leveraging ChatGPT for an Enhanced Learning Experience
in Higher Education [1.835530250800342]
この研究は、ChatGPTの強みと従来の情報検索に基づくフレームワークを組み合わせて、高等教育における学生支援を強化する革新的なアーキテクチャを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-29T19:11:55Z) - Combatting Human Trafficking in the Cyberspace: A Natural Language
Processing-Based Methodology to Analyze the Language in Online Advertisements [55.2480439325792]
このプロジェクトは、高度自然言語処理(NLP)技術により、オンラインC2Cマーケットプレースにおける人身売買の急激な問題に取り組む。
我々は、最小限の監督で擬似ラベル付きデータセットを生成する新しい手法を導入し、最先端のNLPモデルをトレーニングするための豊富なリソースとして機能する。
重要な貢献は、Integrated Gradientsを使った解釈可能性フレームワークの実装であり、法執行にとって重要な説明可能な洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-22T02:45:01Z) - Analysis of the User Perception of Chatbots in Education Using A Partial
Least Squares Structural Equation Modeling Approach [0.0]
オプティミズム、イノベーティブネス、不快感、不安、透明性、倫理、相互作用、エンゲージメント、正確さといった主要な行動関連側面について研究した。
その結果、最適性と革新性は、知覚的使用覚(PEOU)と知覚的有用性(PU)に正の相関があることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-07T00:44:56Z) - Beyond Traditional Teaching: The Potential of Large Language Models and
Chatbots in Graduate Engineering Education [0.0]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)とチャットボットを大学院工学教育に統合する可能性について検討する。
コース資料から質問バンクを作成し、正確で洞察に富んだ回答を提供するボットの能力を評価する。
数学的な問題解決やコード解釈のためにWolfram Alphaのような強力なプラグインが、ボットの機能を大幅に拡張できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-09T13:37:22Z) - ChatGPT Beyond English: Towards a Comprehensive Evaluation of Large
Language Models in Multilingual Learning [70.57126720079971]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)において最も重要なブレークスルーとして登場した。
本稿では,高,中,低,低リソースの37言語を対象として,ChatGPTを7つのタスクで評価する。
従来のモデルと比較すると,様々なNLPタスクや言語に対するChatGPTの性能は低下していた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-12T05:08:52Z) - A Categorical Archive of ChatGPT Failures [47.64219291655723]
OpenAIが開発したChatGPTは、大量のデータを使って訓練され、人間の会話をシミュレートしている。
それは、広範囲の人間の問い合わせに効果的に答える能力のために、大きな注目を集めている。
しかし、ChatGPTの失敗の包括的分析は欠落しており、これが本研究の焦点となっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-06T04:21:59Z) - Deep Active Learning for Computer Vision: Past and Future [50.19394935978135]
AIモデルの開発に欠かせない役割にもかかわらず、アクティブラーニングの研究は他の研究の方向性ほど集中的ではない。
データ自動化の課題に対処し、自動化された機械学習システムに対処することによって、アクティブな学習はAI技術の民主化を促進する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-27T13:07:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。