論文の概要: Generative AI for Enhancing Active Learning in Education: A Comparative Study of GPT-3.5 and GPT-4 in Crafting Customized Test Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13903v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 00:25:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 17:56:21.982416
• Title: Generative AI for Enhancing Active Learning in Education: A Comparative Study of GPT-3.5 and GPT-4 in Crafting Customized Test Questions
• Title（参考訳）: 教育におけるアクティブラーニングの促進のためのジェネレーティブAI:カスタムテスト質問におけるGPT-3.5とGPT-4の比較研究
• Authors: Hamdireza Rouzegar, Masoud Makrehchi,
• Abstract要約: 本研究では, LLM, 特に GPT-3.5 と GPT-4 が, グレード9の算数に適した質問をいかに展開できるかを検討する。 反復的手法を用いることで、これらのモデルは、シミュレーションされた「学生」モデルからのフィードバックに応じて、難易度と内容に基づいて質問を調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0411082897313984
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study investigates how LLMs, specifically GPT-3.5 and GPT-4, can develop tailored questions for Grade 9 math, aligning with active learning principles. By utilizing an iterative method, these models adjust questions based on difficulty and content, responding to feedback from a simulated 'student' model. A novel aspect of the research involved using GPT-4 as a 'teacher' to create complex questions, with GPT-3.5 as the 'student' responding to these challenges. This setup mirrors active learning, promoting deeper engagement. The findings demonstrate GPT-4's superior ability to generate precise, challenging questions and notable improvements in GPT-3.5's ability to handle more complex problems after receiving instruction from GPT-4. These results underscore the potential of LLMs to mimic and enhance active learning scenarios, offering a promising path for AI in customized education. This research contributes to understanding how AI can support personalized learning experiences, highlighting the need for further exploration in various educational contexts
• Abstract（参考訳）: 本研究では, LLM, 特に GPT-3.5 と GPT-4 が, 能動的学習原理に則って, 9級数学に適した質問をいかに展開できるかを検討する。 反復的手法を用いることで、これらのモデルは、シミュレーションされた「学生」モデルからのフィードバックに応じて、難易度と内容に基づいて質問を調整する。 この研究の新たな側面は、GPT-4を「教師」として使用して複雑な質問を発生させ、GPT-3.5を「学生」としてこれらの課題に対処することであった。 このセットアップはアクティブな学習を反映し、より深いエンゲージメントを促進する。 以上の結果から, GPT-4の精度, 課題発生能力, GPT-3.5がGPT-4から指示を受けた後, より複雑な問題に対処できることが示唆された。 これらの結果は、LLMがアクティブな学習シナリオを模倣し、拡張する可能性を強調し、カスタマイズされた教育におけるAIにとって有望なパスを提供する。 この研究は、AIがパーソナライズされた学習体験をどのようにサポートするかを理解することに貢献し、様々な教育的文脈におけるさらなる探索の必要性を強調している。

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