論文の概要: How Can I Get It Right? Using GPT to Rephrase Incorrect Trainee Responses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00970v1
• Date: Thu, 2 May 2024 03:18:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 18:04:13.442747
• Title: How Can I Get It Right? Using GPT to Rephrase Incorrect Trainee Responses
• Title（参考訳）: どうしたらいいのか? GPT を使って不適切な研修生の反応を言い換える
• Authors: Jionghao Lin, Zifei Han, Danielle R. Thomas, Ashish Gurung, Shivang Gupta, Vincent Aleven, Kenneth R. Koedinger,
• Abstract要約: ワン・ワン・ワン・チュータリングは、有資格家庭教師に条件付けされた効果的な指導方法として広く認められている。 GPT-4モデルは説明フィードバックシステムを構築するために使用された。 本システムは,学習者の反応を二分形式(すなわち正しい/正しくない)で識別し,GPT-4モデルで適切に表現された応答をテンプレートベースのフィードバックとして自動的に提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2077346768771653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One-on-one tutoring is widely acknowledged as an effective instructional method, conditioned on qualified tutors. However, the high demand for qualified tutors remains a challenge, often necessitating the training of novice tutors (i.e., trainees) to ensure effective tutoring. Research suggests that providing timely explanatory feedback can facilitate the training process for trainees. However, it presents challenges due to the time-consuming nature of assessing trainee performance by human experts. Inspired by the recent advancements of large language models (LLMs), our study employed the GPT-4 model to build an explanatory feedback system. This system identifies trainees' responses in binary form (i.e., correct/incorrect) and automatically provides template-based feedback with responses appropriately rephrased by the GPT-4 model. We conducted our study on 410 responses from trainees across three training lessons: Giving Effective Praise, Reacting to Errors, and Determining What Students Know. Our findings indicate that: 1) using a few-shot approach, the GPT-4 model effectively identifies correct/incorrect trainees' responses from three training lessons with an average F1 score of 0.84 and an AUC score of 0.85; and 2) using the few-shot approach, the GPT-4 model adeptly rephrases incorrect trainees' responses into desired responses, achieving performance comparable to that of human experts.
• Abstract（参考訳）: ワン・ワン・ワン・チュータリングは、有資格家庭教師に条件付けされた効果的な指導方法として広く認められている。 しかし、資格のある家庭教師に対する高い需要は依然として課題であり、効果的な家庭教師を確保するために初心者家庭教師(すなわち研修生)の訓練を必要とすることが多い。 タイムリーな説明的フィードバックを提供することで、研修生のトレーニングプロセスが促進されることが研究で示唆されている。 しかし,人間専門家による研修生の成績を評価するのに時間を要するため,課題が提示される。 近年の大規模言語モデル (LLM) の発展に触発されて, GPT-4 モデルを用いて説明フィードバックシステムを構築した。 本システムは,学習者の反応を二分形式(すなわち正しい/正しくない)で識別し,GPT-4モデルで適切に表現された応答をテンプレートベースのフィードバックとして自動的に提供する。 本研究は, 効果的な評価, 誤りに対する反応, 学生が知っていることの判断の3つの授業で, 研修生の410の回答について検討した。 私たちの発見は以下のとおりである。 1) 数点のアプローチを用いて, GPT-4モデルは, 平均F1スコア0.84, AUCスコア0.85の3つのトレーニングレッスンから, 正誤判定を効果的に行う。 2) GPT-4モデルは,少数ショットアプローチを用いて,不適切な研修生の反応を所望の応答に順応的に言い換え,人的専門家の反応に匹敵する性能を達成した。

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