論文の概要: Facilitating Holistic Evaluations with LLMs: Insights from Scenario-Based Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17728v1
• Date: Tue, 28 May 2024 01:07:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 22:51:42.252491
• Title: Facilitating Holistic Evaluations with LLMs: Insights from Scenario-Based Experiments
• Title（参考訳）: LLMによる全体的評価のファシリテート:シナリオベース実験からの考察
• Authors: Toru Ishida,
• Abstract要約: さまざまな評価を統合するためには、適切な議論が不可欠である。 議論のない平均スコアの導出は、全体的評価の目的を損なう。 本稿では,多様な教員評価を統合するためのファシリテータとして,LLM(Large Language Model)の利用について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32634122554914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Workshop courses designed to foster creativity are gaining popularity. However, achieving a holistic evaluation that accommodates diverse perspectives is challenging, even for experienced faculty teams. Adequate discussion is essential to integrate varied assessments, but faculty often lack the time for such deliberations. Deriving an average score without discussion undermines the purpose of a holistic evaluation. This paper explores the use of a Large Language Model (LLM) as a facilitator to integrate diverse faculty assessments. Scenario-based experiments were conducted to determine if the LLM could synthesize diverse evaluations and explain the underlying theories to faculty. The results were noteworthy, showing that the LLM effectively facilitated faculty discussions. Additionally, the LLM demonstrated the capability to generalize and create evaluation criteria from a single scenario based on its learned domain knowledge.
• Abstract（参考訳）: クリエイティビティを促進するためのワークショップコースが人気を集めている。 しかし,経験豊富な教員チームであっても,多様な視点で総合評価を行うことは困難である。 様々な評価を統合するためには適切な議論が不可欠であるが、大学はそのような検討の時間を欠いていることが多い。 議論のない平均スコアの導出は、全体的評価の目的を損なう。 本稿では,多様な教員評価を統合するためのファシリテータとして,LLM(Large Language Model)の利用について検討する。 シナリオに基づく実験は、LLMが多様な評価を合成し、基礎となる理論を学部に説明できるかどうかを決定するために行われた。 その結果, LLMは学部の議論を効果的に促進したことが明らかとなった。 さらにLLMは、学習したドメイン知識に基づいて、単一のシナリオから評価基準を一般化し作成する能力を示した。

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