論文の概要: RAMO: Retrieval-Augmented Generation for Enhancing MOOCs Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04925v1
• Date: Sat, 6 Jul 2024 02:22:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 21:57:27.495393
• Title: RAMO: Retrieval-Augmented Generation for Enhancing MOOCs Recommendations
• Title（参考訳）: RAMO: MOOCsレコメンデーションの強化のための検索拡張ジェネレーション
• Authors: Jiarui Rao, Jionghao Lin,
• Abstract要約: RAMOは、従来のコースレコメンデータシステムにおけるコールドスタートの課題を克服するために設計されたシステムである。 RAMOシステムは、LLMの能力と、Retrieval-Augmented Generation (RAG)-facilitated contextual understandingを活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5064404027153093
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Massive Open Online Courses (MOOCs) have significantly enhanced educational accessibility by offering a wide variety of courses and breaking down traditional barriers related to geography, finance, and time. However, students often face difficulties navigating the vast selection of courses, especially when exploring new fields of study. Driven by this challenge, researchers have been exploring course recommender systems to offer tailored guidance that aligns with individual learning preferences and career aspirations. These systems face particular challenges in effectively addressing the ``cold start'' problem for new users. Recent advancements in recommender systems suggest integrating large language models (LLMs) into the recommendation process to enhance personalized recommendations and address the ``cold start'' problem. Motivated by these advancements, our study introduces RAMO (Retrieval-Augmented Generation for MOOCs), a system specifically designed to overcome the ``cold start'' challenges of traditional course recommender systems. The RAMO system leverages the capabilities of LLMs, along with Retrieval-Augmented Generation (RAG)-facilitated contextual understanding, to provide course recommendations through a conversational interface, aiming to enhance the e-learning experience.
• Abstract（参考訳）: 大規模オープンオンラインコース(MOOC)は、幅広いコースを提供し、地理、金融、時間に関連する伝統的な障壁を壊すことで、教育的アクセシビリティを著しく向上させた。 しかし、特に新しい研究分野を探索する際、学生は広大なコースの選択をナビゲートする困難に直面していることが多い。 この課題によって、研究者たちは、個々の学習の好みやキャリアの願望に合わせて、調整されたガイダンスを提供するために、コースレコメンデーションシステムを模索してきた。 これらのシステムでは,新規ユーザの‘コールドスタート’問題に効果的に対処する上で,特に課題に直面している。 近年のレコメンデーションシステムの進歩は、パーソナライズされたレコメンデーションを強化し、‘コールドスタート’問題に対処するために、大規模言語モデル(LLM)をレコメンデーションプロセスに統合することを推奨している。 そこで本研究では,従来のコースレコメンデータシステムにおける「コールドスタート」の課題を克服するためのシステムであるRAMO(Retrieval-Augmented Generation for MOOCs)を紹介した。 RAMOシステムは、LLMの能力と、Retrieval-Augmented Generation (RAG)に精通した文脈理解を活用して、eラーニング体験の向上を目的とした会話インターフェースを通じてコースレコメンデーションを提供する。

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