論文の概要: Revolutionizing Undergraduate Learning: CourseGPT and Its Generative AI Advancements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18310v1
- Date: Thu, 25 Jul 2024 18:02:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-29 15:18:53.273764
- Title: Revolutionizing Undergraduate Learning: CourseGPT and Its Generative AI Advancements
- Title（参考訳）: 大学院教育の革命:CourseGPTとその生成AIの進歩
- Authors: Ahmad M. Nazar, Mohamed Y. Selim, Ashraf Gaffar, Shakil Ahmed,
- Abstract要約: 本稿では,教員支援と学部生の教育経験向上を目的とした生成型AIツールであるCourseGPTを紹介する。
Mistral AIのオープンソースのLarge Language Models(LLM)をベースに構築されたCourseGPTは、継続的なインストラクターサポートとコース教材の定期的な更新を提供する。
本稿では,CPR E 431- Basics of Information System Security をパイロットとして利用したCourseGPTの応用例を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.949927790632678
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Integrating Generative AI (GenAI) into educational contexts presents a transformative potential for enhancing learning experiences. This paper introduces CourseGPT, a generative AI tool designed to support instructors and enhance the educational experiences of undergraduate students. Built on open-source Large Language Models (LLMs) from Mistral AI, CourseGPT offers continuous instructor support and regular updates to course materials, enriching the learning environment. By utilizing course-specific content, such as slide decks and supplementary readings and references, CourseGPT provides precise, dynamically generated responses to student inquiries. Unlike generic AI models, CourseGPT allows instructors to manage and control the responses, thus extending the course scope without overwhelming details. The paper demonstrates the application of CourseGPT using the CPR E 431 - Basics of Information System Security course as a pilot. This course, with its large enrollments and diverse curriculum, serves as an ideal testbed for CourseGPT. The tool aims to enhance the learning experience, accelerate feedback processes, and streamline administrative tasks. The study evaluates CourseGPT's impact on student outcomes, focusing on correctness scores, context recall, and faithfulness of responses. Results indicate that the Mixtral-8x7b model, with a higher parameter count, outperforms smaller models, achieving an 88.0% correctness score and a 66.6% faithfulness score. Additionally, feedback from former students and teaching assistants on CourseGPT's accuracy, helpfulness, and overall performance was collected. The outcomes revealed that a significant majority found CourseGPT to be highly accurate and beneficial in addressing their queries, with many praising its ability to provide timely and relevant information.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAI(GenAI)を教育コンテキストに統合することは、学習経験を向上させるための変革的な可能性を示す。
本稿では,教員支援と学部生の教育経験向上を目的とした生成型AIツールであるCourseGPTを紹介する。
Mistral AIのオープンソースのLarge Language Models(LLMs)をベースに構築されたCourseGPTは、継続的なインストラクターサポートとコース教材の定期的なアップデートを提供し、学習環境を豊かにする。
スライドデッキや補足的な読み書きや参照などのコース固有のコンテンツを利用することで、CourseGPTは生徒の質問に対して正確で動的に生成された応答を提供する。
一般的なAIモデルとは異なり、CourseGPTはインストラクターが応答を管理し制御できるので、圧倒的な詳細なしにコース範囲を拡張することができる。
本稿では,CPR E 431- Basics of Information System Security をパイロットとして利用したCourseGPTの応用例を示す。
このコースは、大きな入学資格と多様なカリキュラムを持ち、CourseGPTの理想的なテストベッドとして機能する。
このツールは、学習経験の向上、フィードバックプロセスの高速化、管理タスクの合理化を目的としている。
本研究は,CourseGPTが学生の成果に与える影響を評価し,正当性スコア,コンテキストリコール,回答の忠実さに着目した。
その結果、Mixtral-8x7bモデルはパラメータ数が高く、より小さなモデルより優れており、88.0%の正確度スコアと66.6%の忠実度スコアを達成している。
さらに,元学生や指導助手からのCourseGPTの正確性,有用性,全体的なパフォーマンスに対するフィードバックを収集した。
その結果、CourseGPTがクエリに対処する上で非常に正確で有益であることが判明した。
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