論文の概要: How Do Students Interact with an LLM-powered Virtual Teaching Assistant in Different Educational Settings?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17429v2
- Date: Thu, 25 Jul 2024 20:16:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-29 15:28:39.510762
- Title: How Do Students Interact with an LLM-powered Virtual Teaching Assistant in Different Educational Settings?
- Title（参考訳）: 学生は、異なる教育環境下でLLMを利用した仮想教科アシスタントとどのように相互作用するか?
- Authors: Pratyusha Maiti, Ashok K. Goel,
- Abstract要約: LLMを利用したバーチャル教育アシスタントであるJill Watson氏は、学生の質問に答えて、インストラクターが提供するコースウェア上での会話を延長する。
本稿では,Jill と学生の相互作用を,複数の科目や大学間で分析する。
幅広い認知的要求をサポートすることで、ジルは生徒に高度な高次認知的質問への参加を促している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9134031118910264
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Jill Watson, a virtual teaching assistant powered by LLMs, answers student questions and engages them in extended conversations on courseware provided by the instructors. In this paper, we analyze student interactions with Jill across multiple courses and colleges, focusing on the types and complexity of student questions based on Bloom's Revised Taxonomy and tool usage patterns. We find that, by supporting a wide range of cognitive demands, Jill encourages students to engage in sophisticated, higher-order cognitive questions. However, the frequency of usage varies significantly across deployments, and the types of questions asked depend on course-specific contexts. These findings pave the way for future work on AI-driven educational tools tailored to individual learning styles and course structure, potentially enhancing both the teaching and learning experience in classrooms.
- Abstract（参考訳）: LLMを利用したバーチャル教育アシスタントであるJill Watson氏は、学生の質問に答えて、インストラクターが提供するコースウェア上での会話を延長する。
本稿では,ブルームの改訂分類法とツール利用パターンに基づいて,複数の科目や大学におけるジルとの相互作用を分析し,学生の質問のタイプと複雑さに着目した。
幅広い認知的要求をサポートすることで、ジルは生徒に高度な高次認知的質問への参加を促している。
しかし、利用頻度はデプロイメント毎に大きく異なり、質問の種類はコース固有のコンテキストに依存します。
これらの知見は、個別の学習スタイルとコース構造に合わせたAI駆動型教育ツールの今後の研究の道を開くもので、教室での教育と学習経験の両方を強化する可能性がある。
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