論文の概要: Experiences from Integrating Large Language Model Chatbots into the Classroom
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04817v1
- Date: Fri, 7 Jun 2024 10:37:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-10 14:30:43.589146
- Title: Experiences from Integrating Large Language Model Chatbots into the Classroom
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルチャットボットを教室に統合した経験
- Authors: Arto Hellas, Juho Leinonen, Leo Leppänen,
- Abstract要約: 学生に最先端の大規模言語モデル(LLM)チャットボットへの未フィルタリングアクセスを提供する。
あらゆるコースにおいて、LLMの使用の大部分は少数のスーパーユーザーから来ていた。
低使用率の潜在的な理由について議論し、よりカスタマイズされた足場付きLLM体験の必要性を示唆する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.449125623758632
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the present study, we provided students an unfiltered access to a state-of-the-art large language model (LLM) chatbot. The chatbot was intentionally designed to mimic proprietary commercial chatbots such as ChatGPT where the chatbot has not been tailored for the educational context; the underlying engine was OpenAI GPT-4. The chatbot was integrated into online learning materials of three courses. One of the courses focused on software engineering with LLMs, while the two other courses were not directly related to LLMs. Our results suggest that only a minority of students engage with the chatbot in the courses that do not relate to LLMs. At the same time, unsurprisingly, nearly all students in the LLM-focused course leveraged the chatbot. In all courses, the majority of the LLM usage came from a few superusers, whereas the majority of the students did not heavily use the chatbot even though it was readily available and effectively provided a free access to the OpenAI GPT-4 model. We also observe that in addition to students using the chatbot for course-specific purposes, many use the chatbot for their own purposes. These results suggest that the worst fears of educators -- all students overrelying on LLMs -- did not materialize even when the chatbot access was unfiltered. We finally discuss potential reasons for the low usage, suggesting the need for more tailored and scaffolded LLM experiences targeted for specific types of student use cases.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,現在最先端の大規模言語モデル (LLM) チャットボットへの未フィルタリングアクセスを学生に提供した。
チャットボットは意図的にChatGPTのような独自の商用チャットボットを模倣するために設計され、チャットボットは教育的な文脈に合わせたものではなく、その基盤となるエンジンはOpenAI GPT-4である。
チャットボットは3つのコースのオンライン学習教材に統合された。
コースの1つはLLMによるソフトウェアエンジニアリングに焦点を当てていたが、他の2つのコースはLLMとは直接関係がなかった。
LLMとは無関係なコースにおいて,チャットボットに携わる学生は少数に過ぎなかった。
同時に、LLMにフォーカスしたコースのほぼすべての学生が、チャットボットを利用していた。
LLMの使用の大部分は一部のスーパーユーザーによるものだが、学生の大多数はすぐに利用でき、OpenAI GPT-4モデルへの無料アクセスを提供していたにもかかわらず、チャットボットをあまり利用しなかった。
また,チャットボットをコース固有の目的に利用している学生に加えて,チャットボットを独自の目的に利用している学生も少なくない。
これらの結果は、チャットボットへのアクセスがフィルタされていない場合でも、教育者(全ての生徒がLLMを過度に利用している)の最悪の恐れは実現しなかったことを示唆している。
最終的に低用量化の可能性を議論し、特定のタイプの学生のユースケースを対象にした、よりカスタマイズされた、足場付きLLM体験の必要性を示唆した。
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