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。
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