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。
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