論文の概要: Investigation of the effectiveness of applying ChatGPT in Dialogic Teaching Using Electroencephalography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16687v5
- Date: Tue, 11 Jun 2024 03:35:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 22:03:14.344283
- Title: Investigation of the effectiveness of applying ChatGPT in Dialogic Teaching Using Electroencephalography
- Title(参考訳): 脳電図を用いた対話教育におけるChatGPTの適用効果の検討
- Authors: Jiayue Zhang, Yiheng Liu, Wenqi Cai, Lanlan Wu, Yali Peng, Jingjing Yu, Senqing Qi, Taotao Long, Bao Ge,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)には、知識を解釈し、質問に答え、文脈を考える能力がある。
この研究は、34人の大学生を参加者として募集し、ランダムに2つのグループに分けられた。
実験群はChatGPTを用いて対話型指導を行い,コントロール群は人間教師と対話した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.34494999013996
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, the rapid development of artificial intelligence technology, especially the emergence of large language models (LLMs) such as ChatGPT, has presented significant prospects for application in the field of education. LLMs possess the capability to interpret knowledge, answer questions, and consider context, thus providing support for dialogic teaching to students. Therefore, an examination of the capacity of LLMs to effectively fulfill instructional roles, thereby facilitating student learning akin to human educators within dialogic teaching scenarios, is an exceptionally valuable research topic. This research recruited 34 undergraduate students as participants, who were randomly divided into two groups. The experimental group engaged in dialogic teaching using ChatGPT, while the control group interacted with human teachers. Both groups learned the histogram equalization unit in the information-related course "Digital Image Processing". The research findings show comparable scores between the two groups on the retention test. However, students who engaged in dialogue with ChatGPT exhibited lower performance on the transfer test. Electroencephalography data revealed that students who interacted with ChatGPT exhibited higher levels of cognitive activity, suggesting that ChatGPT could help students establish a knowledge foundation and stimulate cognitive activity. However, its strengths on promoting students. knowledge application and creativity were insignificant. Based upon the research findings, it is evident that ChatGPT cannot fully excel in fulfilling teaching tasks in the dialogue teaching in information related courses. Combining ChatGPT with traditional human teachers might be a more ideal approach. The synergistic use of both can provide students with more comprehensive learning support, thus contributing to enhancing the quality of teaching.
- Abstract(参考訳): 近年、人工知能技術の急速な発展、特にChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の出現は、教育分野への応用に大きな可能性を示している。
LLMは、知識を解釈し、質問に答え、文脈を考慮し、学生に対話的な教えを支援する能力を持っている。
したがって,LLMの指導的役割を効果的に果たす能力について検討し,対話型教育シナリオにおける人間教育者に似た学習を促進することは,非常に貴重な研究課題である。
この研究は、34人の大学生を参加者として募集し、ランダムに2つのグループに分けられた。
実験群はChatGPTを用いて対話型指導を行い,コントロール群は人間教師と対話した。
両グループは情報関連コースであるDigital Image Processingでヒストグラム等化単位を学習した。
調査の結果,保持試験における両群間に比較スコアが認められた。
しかし,ChatGPTとの対話に携わる学生は,移行試験において低い成績を示した。
脳波データによると、ChatGPTと相互作用する学生は認知活動のレベルが高く、ChatGPTが知識基盤の確立と認知活動の促進に役立つことが示唆された。
しかし、学生の育成に力を入れている。
知識の応用と創造性は 重要ではありません
研究結果から,ChatGPTは情報関連科目における対話指導における教科の遂行に全力を尽くすことができないことが明らかとなった。
ChatGPTと従来の人間の教師を組み合わせることが、より理想的なアプローチかもしれない。
両者のシナジスティックな利用は、生徒により包括的な学習支援を提供し、教育の質の向上に寄与する。
関連論文リスト
- ChatGPT in Research and Education: Exploring Benefits and Threats [1.9466452723529557]
ChatGPTはOpenAIが開発した強力な言語モデルである。
パーソナライズされたフィードバックを提供し、アクセシビリティを高め、対話的な会話を可能にし、授業の準備と評価を支援し、複雑な科目を教えるための新しい方法を導入する。
ChatGPTは従来の教育や研究システムにも挑戦している。
これらの課題には、オンライン試験の不正行為のリスク、学術的完全性を損なう可能性のある人間のようなテキストの生成、AIによって生成された情報の信頼性を評価することの難しさなどが含まれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-05T05:29:00Z) - Exploring Knowledge Tracing in Tutor-Student Dialogues [53.52699766206808]
本稿では,教師と学生の対話における知識追跡(KT)の最初の試みについて述べる。
そこで本研究では,対話の各ターンに係わる知識コンポーネントやスキルを同定する手法を提案する。
次に,得られたラベル付きデータに様々なKT手法を適用し,対話全体を通して学生の知識レベルを追跡する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-24T22:31:39Z) - StuGPTViz: A Visual Analytics Approach to Understand Student-ChatGPT Interactions [35.927734064685886]
本稿では、学生のプロンプトの時間パターンとChatGPTの応答の質を複数のスケールで追跡・比較する視覚分析システム、StuGPTVizを提案する。
その結果、StuGPTVizがChatGPTの教育的価値に対する教育者の洞察を高める能力があることが確認された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-17T09:20:44Z) - Adoption and Impact of ChatGPT in Computer Science Education: A Case Study on a Database Administration Course [0.46040036610482665]
本研究は,ChatGPTをデータベース管理学習支援ツールとして使用した37名の学生を対象に,探索的・相関研究を行った。
ChatGPTの使用と有効性は中等度であったが,学生の成績とChatGPT使用率との間には正の相関がみられた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-26T20:51:28Z) - Using ChatGPT for Science Learning: A Study on Pre-service Teachers'
Lesson Planning [0.7416846035207727]
本研究は,韓国の大学教員29名による授業計画について分析した。
授業計画では14種類の指導・学習方法・戦略が同定された。
本研究は,授業計画におけるChatGPTの適切な使用例と不適切な使用例の両方を同定した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-18T22:52:04Z) - Exploring User Perspectives on ChatGPT: Applications, Perceptions, and
Implications for AI-Integrated Education [40.38809129759498]
ChatGPTは、高等教育、K-12教育、実践的スキルトレーニングの領域でよく使われている。
一方で、学生の自己効力感と学習意欲を増幅できる変革的ツールであると考えるユーザもいる。
一方,利用者の理解度は高い。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T15:13:14Z) - 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 Preliminary Evaluation of ChatGPT for Zero-shot Dialogue Understanding [55.37338324658501]
ゼロショット対話理解は、ユーザーのニーズをトレーニングデータなしで追跡できるようにすることを目的としている。
本研究では,ゼロショット対話理解タスクにおけるChatGPTの理解能力について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-09T15:28:36Z) - KETOD: Knowledge-Enriched Task-Oriented Dialogue [77.59814785157877]
対話システム研究における既存の研究は、主にタスク指向の対話とチャットを独立したドメインとして扱う。
本研究では,タスク指向対話と知識ベースチップチャットを一つのモデルに効果的に統合する方法について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-11T16:01:03Z) - Disadvantaged students increase their academic performance through
collective intelligence exposure in emergency remote learning due to COVID 19 [105.54048699217668]
新型コロナウイルス(COVID-19)危機の間、世界中の教育機関が対面指導から緊急遠隔教育(ERT)へと移行した。
我々は,7,528人の大学生のデータを分析したところ,議論フォーラムにおける学生間の協調的・合意的ダイナミクスが最終GPAに肯定的な影響を及ぼすことがわかった。
自然言語処理を用いて,高校生の学習成績が低かった1年生が,議論フォーラムでよりコンテンツ集約的な投稿に晒されていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-10T20:23:38Z) - Neural Multi-Task Learning for Teacher Question Detection in Online
Classrooms [50.19997675066203]
教師の音声記録から質問を自動的に検出するエンドツーエンドのニューラルネットワークフレームワークを構築している。
マルチタスク学習手法を取り入れることで,質問の種類によって意味的関係の理解を深めることが可能となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-16T02:17:04Z)
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。