論文の概要: Generating Situated Reflection Triggers about Alternative Solution Paths: A Case Study of Generative AI for Computer-Supported Collaborative Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18262v1
• Date: Sun, 28 Apr 2024 17:56:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 15:25:56.893618
• Title: Generating Situated Reflection Triggers about Alternative Solution Paths: A Case Study of Generative AI for Computer-Supported Collaborative Learning
• Title（参考訳）: 代替ソリューションパスに関する推定反射トリガーの生成:コンピュータ支援協調学習のための生成AIを事例として
• Authors: Atharva Naik, Jessica Ruhan Yin, Anusha Kamath, Qianou Ma, Sherry Tongshuang Wu, Charles Murray, Christopher Bogart, Majd Sakr, Carolyn P. Rose,
• Abstract要約: 本稿では,学生に動的かつ文脈的フィードバックを提供する概念実証アプリケーションを提案する。 具体的には、ChatGPTを使って、大学レベルのクラウドコンピューティングコースのためのオンラインプログラミング演習ボットを拡張します。 LLMは、コンテキスト内で発生する協調的な議論の詳細を組み込んだ、高度に位置決めされたリフレクショントリガを生成するために使用できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2721068185888127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An advantage of Large Language Models (LLMs) is their contextualization capability - providing different responses based on student inputs like solution strategy or prior discussion, to potentially better engage students than standard feedback. We present a design and evaluation of a proof-of-concept LLM application to offer students dynamic and contextualized feedback. Specifically, we augment an Online Programming Exercise bot for a college-level Cloud Computing course with ChatGPT, which offers students contextualized reflection triggers during a collaborative query optimization task in database design. We demonstrate that LLMs can be used to generate highly situated reflection triggers that incorporate details of the collaborative discussion happening in context. We discuss in depth the exploration of the design space of the triggers and their correspondence with the learning objectives as well as the impact on student learning in a pilot study with 34 students.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)の利点は、そのコンテキスト化能力である - ソリューション戦略や事前の議論といった、学生の入力に基づいて異なる応答を提供することによって、標準的フィードバックよりも学生の参加性を高めることができる。 本稿では,学生に動的かつ文脈的フィードバックを提供するための概念実証 LLM アプリケーションの設計と評価について述べる。 具体的には、ChatGPTを用いて、大学レベルのクラウドコンピューティングコースのためのオンラインプログラミング演習ボットを拡張し、データベース設計における協調クエリ最適化タスク中に、学生にコンテキスト化されたリフレクショントリガを提供する。 LLMは、コンテキスト内で発生する協調的な議論の詳細を組み込んだ、高度に位置決めされたリフレクショントリガを生成するために使用できることを実証する。 我々は,34人の学生を対象としたパイロット研究において,トリガーの設計空間の探索と学習目標との対応,および学生の学習への影響について深く議論した。

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