Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Language Models Meet User Interfaces: The Case of Provisioning Feedback

論文の概要: Large Language Models Meet User Interfaces: The Case of Provisioning Feedback

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11072v1
Date: Wed, 17 Apr 2024 05:05:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-18 15:14:36.510248
Title: Large Language Models Meet User Interfaces: The Case of Provisioning Feedback
Title（参考訳）: ユーザインターフェースに対応した大規模言語モデル - フィードバックのプロビジョニングの場合
Authors: Stanislav Pozdniakov, Jonathan Brazil, Solmaz Abdi, Aneesha Bakharia, Shazia Sadiq, Dragan Gasevic, Paul Denny, Hassan Khosravi,
Abstract要約: 我々は、GenAIを教育ツールに組み込むためのフレームワークを提案し、我々のツールであるFeedback Copilotにその応用を実証する。この研究は、教育におけるGenAIの将来についてのコースをグラフ化している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.626949691937476
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Incorporating Generative AI (GenAI) and Large Language Models (LLMs) in education can enhance teaching efficiency and enrich student learning. Current LLM usage involves conversational user interfaces (CUIs) for tasks like generating materials or providing feedback. However, this presents challenges including the need for educator expertise in AI and CUIs, ethical concerns with high-stakes decisions, and privacy risks. CUIs also struggle with complex tasks. To address these, we propose transitioning from CUIs to user-friendly applications leveraging LLMs via API calls. We present a framework for ethically incorporating GenAI into educational tools and demonstrate its application in our tool, Feedback Copilot, which provides personalized feedback on student assignments. Our evaluation shows the effectiveness of this approach, with implications for GenAI researchers, educators, and technologists. This work charts a course for the future of GenAI in education.
Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAI(GenAI)とLarge Language Models(LLM)を教育に取り入れることで、教育効率の向上と学生学習の充実が図られる。現在のLLMの使用には、材料の生成やフィードバックの提供といったタスクのための会話型ユーザインターフェース(CUI)が含まれる。しかし、これはAIとCUIにおける教育者の専門知識の必要性、高い意思決定に関する倫理的懸念、プライバシーリスクなどの課題を提示している。 CUIは複雑なタスクにも苦労する。これらの問題に対処するため,APIコールによるLCMを利用したCUIからユーザフレンドリなアプリケーションへの移行を提案する。我々は,GenAIを教育ツールに倫理的に組み込むための枠組みを提案し,その応用を我々のツールであるFeedback Copilotに示す。提案手法の有効性は,GenAI研究者,教育者,技術者に示唆される。この研究は、教育におけるGenAIの将来についてのコースをグラフ化している。

関連論文リスト

Memento No More: Coaching AI Agents to Master Multiple Tasks via Hints Internalization [56.674356045200696]
本稿では,複雑なメモシステムや事前の高品質な実演データを必要としない,複数のタスクに対する知識とスキルを取り入れたAIエージェントの訓練手法を提案する。このアプローチでは,エージェントが新たな経験を収集し,ヒントの形で人間から補正フィードバックを受け取り,このフィードバックを重みに組み込む,反復的なプロセスを採用している。 Llama-3 をベースとしたエージェントに実装することで,提案手法の有効性を実証し,数ラウンドのフィードバックの後,高度なモデル GPT-4o と DeepSeek-V3 をタスクセットで向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-03T17:45:46Z)
Exploring the Impact of Generative Artificial Intelligence in Education: A Thematic Analysis [0.7701938856931689]
ChatGPTやBardのような大規模言語モデル(LLM)は、ボイラープレートタスクを自動化するために利用することができる。これらのツールの責任ある統合を保証するため,教育分野におけるガイドライン,方針,評価手法の開発が重要である。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-17T11:49:49Z)
Insights from the Frontline: GenAI Utilization Among Software Engineering Students [19.31786879151898]
ソフトウェア開発(SE)において、ジェネレーティブAI(genAI)ツールがユビキタスになった我々は、genAIツールを用いてSE学習と実装を補完する学術的経験を探求する。これらのツールがどのような状況で役に立つのか、どのように課題に直面するのか、そしてこれらの課題がなぜ発生し、学生にどのように影響するかを調べる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-20T07:30:51Z)
MaestroMotif: Skill Design from Artificial Intelligence Feedback [67.17724089381056]
MaestroMotifはAI支援スキルデザインの手法であり、高性能で適応可能なエージェントを生成する。本稿では,AIを活用したスキルデザイン手法であるMaestroMotifについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-11T16:59:31Z)
LLMs Integration in Software Engineering Team Projects: Roles, Impact, and a Pedagogical Design Space for AI Tools in Computing Education [7.058964784190549]
この作業では、ChatGPTやGitHub Copilotなど、生成AI(GenAI)モデルとツールの影響を、教育的なレンズで調査する。我々の結果は、チームワーク、チーム効率、チームダイナミクスにおけるGenAIの役割と意味を理解する上での特別なギャップに対処します。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-30T14:43:33Z)
Survey of User Interface Design and Interaction Techniques in Generative AI Applications [79.55963742878684]
我々は,デザイナやディベロッパの参照として使用できる,さまざまなユーザインタラクションパターンのコンペレーションを作ることを目指している。また、生成AIアプリケーションの設計についてもっと学ぼうとする人たちの参入障壁を低くしようと努力しています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-28T23:10:06Z)
BoilerTAI: A Platform for Enhancing Instruction Using Generative AI in Educational Forums [0.0]
本稿では,Generative AI(GenAI)とオンライン教育フォーラムをシームレスに統合する,実用的でスケーラブルなプラットフォームについて述べる。このプラットフォームは、学生ポストとLarge Language Model(LLM)との対話を円滑に進めることによって、指導スタッフが反応を効率的に管理し、洗練し、承認することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-20T04:00:30Z)
Constraining Participation: Affordances of Feedback Features in Interfaces to Large Language Models [49.74265453289855]
大規模言語モデル(LLM)は、コンピュータ、Webブラウザ、ブラウザベースのインターフェースによるインターネット接続を持つ人なら誰でも利用できるようになった。本稿では,ChatGPTインタフェースにおける対話型フィードバック機能の可能性について検討し,ユーザ入力の形状やイテレーションへの参加について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-27T13:50:37Z)
ChatISA: A Prompt-Engineered Chatbot for Coding, Project Management, Interview and Exam Preparation Activities [0.6784745592354215]
ChatISAは、コーディングの問い合わせ、プロジェクト管理、試験の準備、インタビューの準備に対処する堅牢なツールである。 ChatISAの実装は、倫理的ガイドラインの必要性や、AI利用と学生機関の維持とのバランスなど、重要な洞察と課題を明らかにした。 ChatISAのすべてのコードはGitHubで公開されており、他の機関は、カリキュラム内で同様のAI駆動の教育ツールをカスタマイズし、統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-13T04:00:07Z)
GenNI: Human-AI Collaboration for Data-Backed Text Generation [102.08127062293111]
Table2Textシステムは、機械学習を利用した構造化データに基づいてテキスト出力を生成する。 GenNI (Generation Negotiation Interface) は、対話型ビジュアルシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-19T18:07:07Z)
Explainable Active Learning (XAL): An Empirical Study of How Local Explanations Impact Annotator Experience [76.9910678786031]
本稿では、最近急増している説明可能なAI(XAI)のテクニックをアクティブラーニング環境に導入することにより、説明可能なアクティブラーニング(XAL)の新たなパラダイムを提案する。本研究は,機械教育のインタフェースとしてのAI説明の利点として,信頼度校正を支援し,リッチな形式の教示フィードバックを可能にすること,モデル判断と認知作業負荷による潜在的な欠点を克服する効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-24T22:52:18Z)

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。