論文の概要: Educational Personalized Learning Path Planning with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11773v1
• Date: Tue, 16 Jul 2024 14:32:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 14:32:53.103068
• Title: Educational Personalized Learning Path Planning with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた教育用パーソナライズドラーニングパス計画
• Authors: Chee Ng, Yuen Fung,
• Abstract要約: 本稿では,これらの課題に対処するために,大規模言語モデル(LLM)と迅速なエンジニアリングを統合する新しいアプローチを提案する。 学習者固有の情報を組み込んだプロンプトを設計することにより,LLama-2-70B や GPT-4 などの LLM をガイドし,パーソナライズ,一貫性,教育的な学習経路を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Educational Personalized Learning Path Planning (PLPP) aims to tailor learning experiences to individual learners' needs, enhancing learning efficiency and engagement. Despite its potential, traditional PLPP systems often lack adaptability, interactivity, and transparency. This paper proposes a novel approach integrating Large Language Models (LLMs) with prompt engineering to address these challenges. By designing prompts that incorporate learner-specific information, our method guides LLMs like LLama-2-70B and GPT-4 to generate personalized, coherent, and pedagogically sound learning paths. We conducted experiments comparing our method with a baseline approach across various metrics, including accuracy, user satisfaction, and the quality of learning paths. The results show significant improvements in all areas, particularly with GPT-4, demonstrating the effectiveness of prompt engineering in enhancing PLPP. Additional long-term impact analysis further validates our method's potential to improve learner performance and retention. This research highlights the promise of LLMs and prompt engineering in advancing personalized education.
• Abstract（参考訳）: 教育的パーソナライズド・ラーニング・パス・プランニング(PLPP)は、学習経験を学習者のニーズに合わせて調整し、学習効率とエンゲージメントを高めることを目的としている。 その可能性にもかかわらず、従来のPLPPシステムは適応性、相互作用性、透明性に欠けることが多い。 本稿では,これらの課題に対処するために,大規模言語モデル(LLM)と迅速なエンジニアリングを統合する新しいアプローチを提案する。 学習者固有の情報を組み込んだプロンプトを設計することにより,LLama-2-70B や GPT-4 などの LLM をガイドし,パーソナライズ,一貫性,教育的な学習経路を生成する。 提案手法を,精度,ユーザ満足度,学習経路の質など,様々な指標にまたがるベースラインアプローチと比較実験を行った。 その結果,特にGPT-4では,PLPPの強化に即興的な工学的効果が示され,全領域において顕著な改善が見られた。 さらなる長期的影響分析は、学習者のパフォーマンスと保持性を改善するための方法の可能性をさらに検証する。 この研究は、パーソナライズされた教育の推進におけるLLMの約束とエンジニアリングの促進を強調している。

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