Fugu-MT 論文翻訳(概要): Content Knowledge Identification with Multi-Agent Large Language Models (LLMs)

論文の概要: Content Knowledge Identification with Multi-Agent Large Language Models (LLMs)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07960v1
Date: Fri, 22 Mar 2024 02:37:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-14 13:03:36.088667
Title: Content Knowledge Identification with Multi-Agent Large Language Models (LLMs)
Title（参考訳）: マルチエージェント大言語モデル(LLM)を用いたコンテンツ知識の同定
Authors: Kaiqi Yang, Yucheng Chu, Taylor Darwin, Ahreum Han, Hang Li, Hongzhi Wen, Yasemin Copur-Gencturk, Jiliang Tang, Hui Liu,
Abstract要約: 教師の数学的内容知識(CK)は、教師の専門的開発(PD)プログラムにおいて不可欠である。コンピュータ支援型非同期PDシステムは近年提案されているPD技術であり、時間や場所のコストや制限に対する懸念が少なく、教師のPD改善を支援することを目的としている。非同期PDシステムの中核技術の一つである現在の自動CK識別手法は,ユーザ応答の多様性,高品質な注釈付きデータの不足,予測の解釈可能性の低下といった課題に直面している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.15093405185195
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Teachers' mathematical content knowledge (CK) is of vital importance and need in teacher professional development (PD) programs. Computer-aided asynchronous PD systems are the most recent proposed PD techniques, which aim to help teachers improve their PD equally with fewer concerns about costs and limitations of time or location. However, current automatic CK identification methods, which serve as one of the core techniques of asynchronous PD systems, face challenges such as diversity of user responses, scarcity of high-quality annotated data, and low interpretability of the predictions. To tackle these challenges, we propose a Multi-Agent LLMs-based framework, LLMAgent-CK, to assess the user responses' coverage of identified CK learning goals without human annotations. By taking advantage of multi-agent LLMs in strong generalization ability and human-like discussions, our proposed LLMAgent-CK presents promising CK identifying performance on a real-world mathematical CK dataset MaCKT. Moreover, our case studies further demonstrate the working of the multi-agent framework.
Abstract（参考訳）: 教師の数学的内容知識(CK)は、教師の専門的開発(PD)プログラムにおいて不可欠である。コンピュータ支援型非同期PDシステムは近年提案されているPD技術であり、時間や場所のコストや制限に対する懸念が少なく、教師のPD改善を支援することを目的としている。しかし、現在の非同期PDシステムの中核となる自動CK識別手法は、ユーザ応答の多様性、高品質な注釈付きデータの不足、予測の解釈可能性の低下といった課題に直面している。これらの課題に対処するために,マルチエージェント LLM ベースのフレームワーク LLMAgent-CK を提案する。 LLMAgent-CK は,多エージェント LLM を強力な一般化能力と人間のような議論に活用することにより,実世界の数学的 CK データセット MaCKT 上での CK 識別性能を示す。さらに,本ケーススタディではマルチエージェントフレームワークの動作をさらに実証する。

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