論文の概要: AI-Driven Virtual Teacher for Enhanced Educational Efficiency: Leveraging Large Pretrain Models for Autonomous Error Analysis and Correction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09403v1
- Date: Sat, 14 Sep 2024 10:27:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 20:57:09.115941
- Title: AI-Driven Virtual Teacher for Enhanced Educational Efficiency: Leveraging Large Pretrain Models for Autonomous Error Analysis and Correction
- Title（参考訳）: 教育効率向上のためのAI駆動バーチャル教師:自律的エラー分析と補正のための大規模プレトレインモデルを活用する
- Authors: Tianlong Xu, Yi-Fan Zhang, Zhendong Chu, Shen Wang, Qingsong Wen,
- Abstract要約: 本稿では,学生用textbfErrors (VATE) を自律的に解析し,修正するための革新的 textbfVirtual textbfAI textbfTeacher システムを提案する。
このシステムは、小学校数学教育のためのSquirrel AI学習プラットフォーム上に展開され、78.3%の精度でエラー解析を行っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.159378560503036
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Students frequently make mistakes while solving mathematical problems, and traditional error correction methods are both time-consuming and labor-intensive. This paper introduces an innovative \textbf{V}irtual \textbf{A}I \textbf{T}eacher system designed to autonomously analyze and correct student \textbf{E}rrors (VATE). Leveraging advanced large language models (LLMs), the system uses student drafts as a primary source for error analysis, which enhances understanding of the student's learning process. It incorporates sophisticated prompt engineering and maintains an error pool to reduce computational overhead. The AI-driven system also features a real-time dialogue component for efficient student interaction. Our approach demonstrates significant advantages over traditional and machine learning-based error correction methods, including reduced educational costs, high scalability, and superior generalizability. The system has been deployed on the Squirrel AI learning platform for elementary mathematics education, where it achieves 78.3\% accuracy in error analysis and shows a marked improvement in student learning efficiency. Satisfaction surveys indicate a strong positive reception, highlighting the system's potential to transform educational practices.
- Abstract（参考訳）: 学生は数学的な問題を解きながらしばしば間違いを犯し、伝統的な誤り訂正法は時間と労力の両方を消費する。
本稿では,学生の「textbf{V}irtual \textbf{A}I \textbf{T}eacher」システムを紹介し,学生の「textbf{E}rrors(VATE)」を自律的に分析・修正する。
先進的な大規模言語モデル(LLM)を活用することで、学生の学習過程の理解を深める、エラー解析の主源として学生ドラフトを使用する。
高度なプロンプトエンジニアリングを取り入れ、計算オーバーヘッドを減らすためにエラープールを維持する。
AI駆動システムはまた、効率的な学生インタラクションのためのリアルタイム対話コンポーネントも備えている。
提案手法は,教育コストの削減,スケーラビリティの向上,一般化性の向上など,従来型および機械学習ベースの誤り訂正手法に対する大きな利点を示す。
このシステムは小学校数学教育のためのSquirrel AI学習プラットフォーム上に展開され、78.3\%の精度でエラー解析を行い、生徒の学習効率が著しく向上している。
満足度調査は、教育実践を変革するシステムの可能性を浮き彫りにした、強い肯定的な評価を示している。
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