論文の概要: Personality-aware Student Simulation for Conversational Intelligent Tutoring Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06762v1
• Date: Wed, 10 Apr 2024 06:03:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 15:19:53.050820
• Title: Personality-aware Student Simulation for Conversational Intelligent Tutoring Systems
• Title（参考訳）: 対話型知的学習システムのための個人性を考慮した学生シミュレーション
• Authors: Zhengyuan Liu, Stella Xin Yin, Geyu Lin, Nancy F. Chen,
• Abstract要約: Intelligent Tutoring Systems(ITS)は、パーソナライズされたセルフペースの学習体験を提供する。 大規模言語モデル(LLM)の出現により、より優れた人間と機械の相互作用が可能になる。 LLMは、与えられた言語能力と性格特性に応じて、多様な学生の反応を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.760230622675365
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intelligent Tutoring Systems (ITSs) can provide personalized and self-paced learning experience. The emergence of large language models (LLMs) further enables better human-machine interaction, and facilitates the development of conversational ITSs in various disciplines such as math and language learning. In dialogic teaching, recognizing and adapting to individual characteristics can significantly enhance student engagement and learning efficiency. However, characterizing and simulating student's persona remain challenging in training and evaluating conversational ITSs. In this work, we propose a framework to construct profiles of different student groups by refining and integrating both cognitive and noncognitive aspects, and leverage LLMs for personality-aware student simulation in a language learning scenario. We further enhance the framework with multi-aspect validation, and conduct extensive analysis from both teacher and student perspectives. Our experimental results show that state-of-the-art LLMs can produce diverse student responses according to the given language ability and personality traits, and trigger teacher's adaptive scaffolding strategies.
• Abstract（参考訳）: Intelligent Tutoring Systems(ITS)は、パーソナライズされたセルフペースの学習体験を提供する。 大規模言語モデル(LLM)の出現により、人間と機械の相互作用がさらに向上し、数学や言語学習といった様々な分野における対話型ITSの開発が促進される。 対話型授業では、個々の特徴を認識して適応することで、学生のエンゲージメントと学習効率を著しく向上させることができる。 しかし, 学生の性格の特徴付けとシミュレートは, 会話型ITSの訓練と評価において依然として困難である。 本研究では,認知的側面と非認知的側面の両方を洗練・統合することにより,異なる学生グループのプロファイルを構築するための枠組みを提案し,LLMを言語学習シナリオにおけるパーソナリティを考慮した学生シミュレーションに活用する。 マルチアスペクト検証によりフレームワークをさらに強化し、教師と学生の両方の観点から広範な分析を行う。 実験の結果,現状のLLMは,与えられた言語能力や性格特性に応じて多様な学生の反応を生成でき,教師の適応的足場戦略を誘発できることがわかった。

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