論文の概要: Towards Responsible Development of Generative AI for Education: An Evaluation-Driven Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12687v2
- Date: Fri, 19 Jul 2024 14:03:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 21:49:14.885994
- Title: Towards Responsible Development of Generative AI for Education: An Evaluation-Driven Approach
- Title（参考訳）: 教育のためのジェネレーティブAIの責任ある開発に向けて:評価駆動アプローチ
- Authors: Irina Jurenka, Markus Kunesch, Kevin R. McKee, Daniel Gillick, Shaojian Zhu, Sara Wiltberger, Shubham Milind Phal, Katherine Hermann, Daniel Kasenberg, Avishkar Bhoopchand, Ankit Anand, Miruna Pîslar, Stephanie Chan, Lisa Wang, Jennifer She, Parsa Mahmoudieh, Aliya Rysbek, Wei-Jen Ko, Andrea Huber, Brett Wiltshire, Gal Elidan, Roni Rabin, Jasmin Rubinovitz, Amit Pitaru, Mac McAllister, Julia Wilkowski, David Choi, Roee Engelberg, Lidan Hackmon, Adva Levin, Rachel Griffin, Michael Sears, Filip Bar, Mia Mesar, Mana Jabbour, Arslan Chaudhry, James Cohan, Sridhar Thiagarajan, Nir Levine, Ben Brown, Dilan Gorur, Svetlana Grant, Rachel Hashimshoni, Laura Weidinger, Jieru Hu, Dawn Chen, Kuba Dolecki, Canfer Akbulut, Maxwell Bileschi, Laura Culp, Wen-Xin Dong, Nahema Marchal, Kelsie Van Deman, Hema Bajaj Misra, Michael Duah, Moran Ambar, Avi Caciularu, Sandra Lefdal, Chris Summerfield, James An, Pierre-Alexandre Kamienny, Abhinit Mohdi, Theofilos Strinopoulous, Annie Hale, Wayne Anderson, Luis C. Cobo, Niv Efron, Muktha Ananda, Shakir Mohamed, Maureen Heymans, Zoubin Ghahramani, Yossi Matias, Ben Gomes, Lila Ibrahim,
- Abstract要約: 生成型AI(gen AI)の最近の進歩は、学習者全員に個人家庭教師を提供し、教師全員に指導助手を提供する新しい技術の可能性に興奮をもたらしている。
これは主に、ジェネラルAIプロンプトへの教育的直観の言葉化と、優れた評価プラクティスの欠如によるものである、と我々は主張する。
ここでは,学習者や教育者と共同で,学習科学から7つの多様な教育ベンチマークの実践的なセットに高レベルの原則を翻訳する作業について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.903775277417267
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A major challenge facing the world is the provision of equitable and universal access to quality education. Recent advances in generative AI (gen AI) have created excitement about the potential of new technologies to offer a personal tutor for every learner and a teaching assistant for every teacher. The full extent of this dream, however, has not yet materialised. We argue that this is primarily due to the difficulties with verbalising pedagogical intuitions into gen AI prompts and the lack of good evaluation practices, reinforced by the challenges in defining excellent pedagogy. Here we present our work collaborating with learners and educators to translate high level principles from learning science into a pragmatic set of seven diverse educational benchmarks, spanning quantitative, qualitative, automatic and human evaluations; and to develop a new set of fine-tuning datasets to improve the pedagogical capabilities of Gemini, introducing LearnLM-Tutor. Our evaluations show that LearnLM-Tutor is consistently preferred over a prompt tuned Gemini by educators and learners on a number of pedagogical dimensions. We hope that this work can serve as a first step towards developing a comprehensive educational evaluation framework, and that this can enable rapid progress within the AI and EdTech communities towards maximising the positive impact of gen AI in education.
- Abstract（参考訳）: 世界が直面する大きな課題は、品質教育への平等で普遍的なアクセスを提供することである。
生成型AI(gen AI)の最近の進歩は、学習者全員に個人家庭教師を提供し、教師全員に指導助手を提供する新しい技術の可能性に興奮をもたらしている。
しかし、この夢の完全な範囲はまだ実現されていない。
これは主に、ジェネラルAIのプロンプトに対する教育的直観の言葉化の難しさと、優れた教育を定義する上での課題によって強化された優れた評価プラクティスの欠如が原因である、と我々は主張する。
本稿では,学習者や教育者と共同で,学習科学から,定量的,質的,自動的,人為的な評価を対象とする7つの教育ベンチマークの実践的なセットに,高レベルの原則を翻訳する作業について紹介する。
評価の結果,LearningLM-Tutor は,教育者や学習者が多くの教育的側面について,即時調整した Gemini よりも一貫して好まれていることがわかった。
この研究は、総合的な教育評価フレームワークの開発に向けた第一歩として機能し、AIとEdTechコミュニティ内で、教育におけるジェネラルAIのポジティブな影響を最大化するための急速な進歩を可能にすることを願っている。
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