論文の概要: StuGPTViz: A Visual Analytics Approach to Understand Student-ChatGPT Interactions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12423v1
- Date: Wed, 17 Jul 2024 09:20:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-18 17:47:48.136235
- Title: StuGPTViz: A Visual Analytics Approach to Understand Student-ChatGPT Interactions
- Title（参考訳）: StuGPTViz:学生とチャットGPTのインタラクションを理解するためのビジュアル分析手法
- Authors: Zixin Chen, Jiachen Wang, Meng Xia, Kento Shigyo, Dingdong Liu, Rong Zhang, Huamin Qu,
- Abstract要約: 本稿では、学生のプロンプトの時間パターンとChatGPTの応答の質を複数のスケールで追跡・比較する視覚分析システム、StuGPTVizを提案する。
その結果、StuGPTVizがChatGPTの教育的価値に対する教育者の洞察を高める能力があることが確認された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.927734064685886
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The integration of Large Language Models (LLMs), especially ChatGPT, into education is poised to revolutionize students' learning experiences by introducing innovative conversational learning methodologies. To empower students to fully leverage the capabilities of ChatGPT in educational scenarios, understanding students' interaction patterns with ChatGPT is crucial for instructors. However, this endeavor is challenging due to the absence of datasets focused on student-ChatGPT conversations and the complexities in identifying and analyzing the evolutional interaction patterns within conversations. To address these challenges, we collected conversational data from 48 students interacting with ChatGPT in a master's level data visualization course over one semester. We then developed a coding scheme, grounded in the literature on cognitive levels and thematic analysis, to categorize students' interaction patterns with ChatGPT. Furthermore, we present a visual analytics system, StuGPTViz, that tracks and compares temporal patterns in student prompts and the quality of ChatGPT's responses at multiple scales, revealing significant pedagogical insights for instructors. We validated the system's effectiveness through expert interviews with six data visualization instructors and three case studies. The results confirmed StuGPTViz's capacity to enhance educators' insights into the pedagogical value of ChatGPT. We also discussed the potential research opportunities of applying visual analytics in education and developing AI-driven personalized learning solutions.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)、特にChatGPTの教育への統合は、革新的な会話学習手法を導入することによって、学生の学習経験に革命をもたらす可能性がある。
生徒がChatGPTの能力を完全に活用するためには、教師にとってChatGPTとの相互作用パターンの理解が不可欠である。
しかし、この取り組みは、学生とチャットGPTの会話に焦点を絞ったデータセットが存在しないことと、会話内の進化的相互作用パターンを特定し分析する複雑さのため、困難である。
これらの課題に対処するため、1学期以上の修士レベルのデータ可視化コースにおいて、ChatGPTと対話する48人の学生の会話データを収集した。
次に,学習者の相互作用パターンをChatGPTに分類するために,認知レベルとテーマ分析の文献に基づくコーディング手法を開発した。
さらに、学生のプロンプトの時間的パターンとChatGPTの応答の質を複数の尺度で追跡・比較する視覚分析システムStuGPTVizを提案する。
我々は,6人のデータ可視化インストラクターと3人のケーススタディとのエキスパートインタビューを通じて,システムの有効性を検証した。
その結果、StuGPTVizがChatGPTの教育的価値に対する教育者の洞察を高める能力があることが確認された。
また、視覚分析を教育に適用し、AIによるパーソナライズされた学習ソリューションを開発する研究機会の可能性についても論じる。
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