論文の概要: Realizing Visual Question Answering for Education: GPT-4V as a Multimodal AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07163v1
• Date: Sun, 12 May 2024 05:05:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 18:08:19.404502
• Title: Realizing Visual Question Answering for Education: GPT-4V as a Multimodal AI
• Title（参考訳）: 教育のための視覚的質問応答の実現:マルチモーダルAIとしてのGPT-4V
• Authors: Gyeong-Geon Lee, Xiaoming Zhai,
• Abstract要約: 画像データの質的な分析と説明は、機械による自動化なしに人間の研究者によって行われてきた。 最近のVisual Question Answering (VQA)技術は、使用可能なビジュアル言語モデルを実現している。 本稿では,教育研究のためのVQAの導入を目標とし,教育研究方法論のマイルストーンを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6278186810520364
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Educational scholars have analyzed various image data acquired from teaching and learning situations, such as photos that shows classroom dynamics, students' drawings with regard to the learning content, textbook illustrations, etc. Unquestioningly, most qualitative analysis of and explanation on image data have been conducted by human researchers, without machine-based automation. It was partially because most image processing artificial intelligence models were not accessible to general educational scholars or explainable due to their complex deep neural network architecture. However, the recent development of Visual Question Answering (VQA) techniques is accomplishing usable visual language models, which receive from the user a question about the given image and returns an answer, both in natural language. Particularly, GPT-4V released by OpenAI, has wide opened the state-of-the-art visual langauge model service so that VQA could be used for a variety of purposes. However, VQA and GPT-4V have not yet been applied to educational studies much. In this position paper, we suggest that GPT-4V contributes to realizing VQA for education. By 'realizing' VQA, we denote two meanings: (1) GPT-4V realizes the utilization of VQA techniques by any educational scholars without technical/accessibility barrier, and (2) GPT-4V makes educational scholars realize the usefulness of VQA to educational research. Given these, this paper aims to introduce VQA for educational studies so that it provides a milestone for educational research methodology. In this paper, chapter II reviews the development of VQA techniques, which primes with the release of GPT-4V. Chapter III reviews the use of image analysis in educational studies. Chapter IV demonstrates how GPT-4V can be used for each research usage reviewed in Chapter III, with operating prompts provided. Finally, chapter V discusses the future implications.
• Abstract（参考訳）: 教育学者は、教室のダイナミクスを示す写真、学習内容に関する学生の図面、教科書のイラストなど、教育や学習の状況から得られた様々な画像データを分析してきた。 必然的に、画像データの質的な分析と説明は、機械による自動化なしに人間の研究者によって行われてきた。 それは、ほとんどの画像処理人工知能モデルは、一般の教育学者がアクセスできなかったり、複雑なディープニューラルネットワークアーキテクチャのために説明ができなかったためである。 しかし、近年のVQA(Visual Question Answering)技術は、ユーザから与えられた画像に関する質問を受け取り、自然言語の両方で回答を返す、使用可能なビジュアル言語モデルを実現している。 特にOpenAIがリリースしたGPT-4Vは、VQAを様々な目的で使用できるように、最先端のビジュアルランガウジュモデルサービスを大きく開放した。 しかしながら、VQAとGPT-4Vは、まだ教育研究にはあまり適用されていない。 本稿では,GPT-4Vが教育用VQAの実現に寄与することを提案する。 GPT-4Vは、技術・アクセシビリティ障壁のない教育学者によるVQA技術の利用を実現し、(2)GPT-4Vは、教育研究におけるVQAの有用性を実現する。 これらのことから,本論文は教育研究のためのVQAの導入を目標とし,教育研究方法論のマイルストーンを提供する。 本稿では,第2章でGPT-4VのリリースにともなうVQA技術開発について概説する。 第3章は、教育研究における画像分析の利用についてレビューする。 第4章では、第3章でレビューされた各研究使用法において、GPT-4Vをどのように使用できるかを示し、オペレーティングプロンプトを提供している。 最後に、第5章は将来の意味について論じている。

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