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。
関連論文リスト
- ChatGPT in Data Visualization Education: A Student Perspective [19.58123915686711]
本研究では,これらの技術が学際的,プロジェクト指向のデータ可視化コースにおける学生の学習に与える影響について検討する。
データビジュアライゼーションやTableau、D3、Vega-liteなど、さまざまなツールを使ってChatGPTを実装している。
分析では,ChatGPTの活用のメリットと障壁,学生の質問行動,支援のタイプ,課題の成果とエンゲージメントに与える影響について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-01T02:40:20Z) - Investigation of the effectiveness of applying ChatGPT in Dialogic Teaching Using Electroencephalography [6.34494999013996]
大規模言語モデル(LLM)には、知識を解釈し、質問に答え、文脈を考える能力がある。
この研究は、34人の大学生を参加者として募集し、ランダムに2つのグループに分けられた。
実験群はChatGPTを用いて対話型指導を行い,コントロール群は人間教師と対話した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-25T12:23:12Z) - Exploring the Impact of ChatGPT on Student Interactions in
Computer-Supported Collaborative Learning [1.5961625979922607]
本稿では,コンピュータ支援型協調学習環境におけるChatGPTの適用性について検討する。
統計的分析を用いて,非同期グループブレインストーミングセッションにおける学生のインタラクションの変化を,ChatGPTを即時質問応答エージェントとして導入することで検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-11T18:18:18Z) - Economic and Financial Learning with Artificial Intelligence: A
Mixed-Methods Study on ChatGPT [0.05152756192881158]
本研究では,ChatGPTの教育ツールとしての可能性を探り,ユーザ認知,経験,学習成果に着目した。
この研究は、ChatGPTの有効性を裏付ける露光後の認知の顕著な変化を明らかにした。
しかし、効果の促進や情報の正確性といった課題が重要課題として浮上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-23T11:55:43Z) - Integrating ChatGPT in a Computer Science Course: Students Perceptions
and Suggestions [0.0]
本経験報告では,ChatGPTをコンピュータサイエンス科目に統合するための学生の認識と提案について考察する。
計算機科学科目では,ChatGPTを用いて慎重にバランスをとることが重要である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-22T10:48:34Z) - MathDial: A Dialogue Tutoring Dataset with Rich Pedagogical Properties
Grounded in Math Reasoning Problems [74.73881579517055]
そこで本稿では,一般学生の誤りを表現した大規模言語モデルを用いて,人間教師の対話を生成する枠組みを提案する。
このフレームワークを用いて3kの1対1の教師-学生対話のデータセットであるMathDialを収集する方法について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T21:44:56Z) - Uncovering the Potential of ChatGPT for Discourse Analysis in Dialogue:
An Empirical Study [51.079100495163736]
本稿では、トピックセグメンテーションと談話解析という2つの談話分析タスクにおけるChatGPTの性能を体系的に検証する。
ChatGPTは、一般的なドメイン間会話においてトピック構造を特定する能力を示すが、特定のドメイン間会話ではかなり困難である。
我々のより深い調査は、ChatGPTは人間のアノテーションよりも合理的なトピック構造を提供するが、階層的なレトリック構造を線形に解析することしかできないことを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-15T07:14:41Z) - A Preliminary Evaluation of ChatGPT for Zero-shot Dialogue Understanding [55.37338324658501]
ゼロショット対話理解は、ユーザーのニーズをトレーニングデータなしで追跡できるようにすることを目的としている。
本研究では,ゼロショット対話理解タスクにおけるChatGPTの理解能力について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-09T15:28:36Z) - To ChatGPT, or not to ChatGPT: That is the question! [78.407861566006]
本研究は,ChatGPT検出における最新の手法を包括的かつ現代的に評価するものである。
我々は、ChatGPTと人間からのプロンプトからなるベンチマークデータセットをキュレートし、医療、オープンQ&A、ファイナンスドメインからの多様な質問を含む。
評価の結果,既存の手法ではChatGPT生成内容を効果的に検出できないことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-04T03:04:28Z) - Opportunities and Challenges in Neural Dialog Tutoring [54.07241332881601]
言語学習のための2つの対話学習データセットを用いて、様々な生成言語モデルを厳密に分析する。
現在のアプローチでは、制約のある学習シナリオでチューリングをモデル化できますが、制約の少ないシナリオではパフォーマンスが悪くなります。
人的品質評価では, モデルと接地木アノテーションの両方が, 同等のチュータリングの点で低い性能を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-24T11:00:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。