Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sentiment analysis of preservice teachers' reflections using a large language model

論文の概要: Sentiment analysis of preservice teachers' reflections using a large language model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11862v1
Date: Sat, 17 Aug 2024 01:56:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-23 18:26:17.297348
Title: Sentiment analysis of preservice teachers' reflections using a large language model
Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた教員のリフレクションの感性分析
Authors: Yunsoo Park, Younkyung Hong,
Abstract要約: 本研究の目的は,教師教育におけるリフレクティブ・プラクティスの質的,定量的,計算的分析のギャップを埋めることである。教員教育にLLM分析を効果的に統合し、教員と教員教育者の両方に包括的かつ関連性の高い分析方法と結果形式を開発することが重要である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this study, the emotion and tone of preservice teachers' reflections were analyzed using sentiment analysis with LLMs: GPT-4, Gemini, and BERT. We compared the results to understand how each tool categorizes and describes individual reflections and multiple reflections as a whole. This study aims to explore ways to bridge the gaps between qualitative, quantitative, and computational analyses of reflective practices in teacher education. This study finds that to effectively integrate LLM analysis into teacher education, developing an analysis method and result format that are both comprehensive and relevant for preservice teachers and teacher educators is crucial.
Abstract（参考訳）: GPT-4, Gemini, BERTの感情分析により, 教員の反射の感情とトーンを分析した。それぞれのツールが個々のリフレクションをどのように分類し、複数のリフレクション全体を記述しているかを理解するために、結果を比較した。本研究の目的は,教師教育におけるリフレクティブ・プラクティスの質的,定量的,計算的分析のギャップを埋める方法を探ることである。本研究は,LLM分析を教員教育に効果的に統合するためには,教員と教員教育者の両方にとって包括的かつ関連性の高い分析方法と結果形式を開発することが重要であることを明らかにする。

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