論文の概要: Leveraging Language Models for Emotion and Behavior Analysis in Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06874v1
• Date: Tue, 13 Aug 2024 13:11:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 17:26:52.278567
• Title: Leveraging Language Models for Emotion and Behavior Analysis in Education
• Title（参考訳）: 教育における感情・行動分析のための言語モデルの導入
• Authors: Kaito Tanaka, Benjamin Tan, Brian Wong,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を活用した新しい手法を提案する。 提案手法では, 感情的, エンゲージメント状態の検出において, LLMを誘導するプロンプトを用いて, 非侵襲的でスケーラブルなソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.219163079329444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The analysis of students' emotions and behaviors is crucial for enhancing learning outcomes and personalizing educational experiences. Traditional methods often rely on intrusive visual and physiological data collection, posing privacy concerns and scalability issues. This paper proposes a novel method leveraging large language models (LLMs) and prompt engineering to analyze textual data from students. Our approach utilizes tailored prompts to guide LLMs in detecting emotional and engagement states, providing a non-intrusive and scalable solution. We conducted experiments using Qwen, ChatGPT, Claude2, and GPT-4, comparing our method against baseline models and chain-of-thought (CoT) prompting. Results demonstrate that our method significantly outperforms the baselines in both accuracy and contextual understanding. This study highlights the potential of LLMs combined with prompt engineering to offer practical and effective tools for educational emotion and behavior analysis.
• Abstract（参考訳）: 学生の感情や行動の分析は、学習成果の向上と教育経験のパーソナライズに不可欠である。 従来の手法は、しばしば侵入的な視覚的および生理的データ収集に依存し、プライバシーの懸念やスケーラビリティの問題を引き起こす。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を活用した新しい手法を提案する。 提案手法では, 感情的, エンゲージメント状態の検出において, LLMを誘導するプロンプトを用いて, 非侵襲的でスケーラブルなソリューションを提供する。 我々は,Qwen,ChatGPT,Claude2,GPT-4を用いて,ベースラインモデルとチェーン・オブ・シークレット(CoT)プロンプトとの比較実験を行った。 その結果,本手法は精度と文脈的理解の両方において,ベースラインを著しく上回ることがわかった。 本研究は、教育的感情や行動分析のための実用的で効果的なツールを提供するために、LLMと迅速な工学の組み合わせの可能性を強調した。

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