論文の概要: Exploring Knowledge Tracing in Tutor-Student Dialogues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16490v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 22:31:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 08:11:05.682172
• Title: Exploring Knowledge Tracing in Tutor-Student Dialogues
• Title（参考訳）: チュータ学習対話における知識追跡の探索
• Authors: Alexander Scarlatos, Andrew Lan,
• Abstract要約: 本稿では,教師と学生の対話における知識追跡(KT)の最初の試みについて述べる。 そこで本研究では,対話の各ターンに係わる知識コンポーネントやスキルを同定する手法を提案する。 次に,得られたラベル付きデータに様々なKT手法を適用し,対話全体を通して学生の知識レベルを追跡する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.52699766206808
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in large language models (LLMs) have led to the development of artificial intelligence (AI)-powered tutoring chatbots, showing promise in providing broad access to high-quality personalized education. Existing works have primarily studied how to make LLMs follow tutoring principles but not how to model student behavior in dialogues. However, analyzing student dialogue turns can serve as a formative assessment, since open-ended student discourse may indicate their knowledge levels and reveal specific misconceptions. In this work, we present a first attempt at performing knowledge tracing (KT) in tutor-student dialogues. We propose LLM prompting methods to identify the knowledge components/skills involved in each dialogue turn and diagnose whether the student responds correctly to the tutor, and verify the LLM's effectiveness via an expert human evaluation. We then apply a range of KT methods on the resulting labeled data to track student knowledge levels over an entire dialogue. We conduct experiments on two tutoring dialogue datasets, and show that a novel yet simple LLM-based method, LLMKT, significantly outperforms existing KT methods in predicting student response correctness in dialogues. We perform extensive qualitative analyses to highlight the challenges in dialogue KT and outline multiple avenues for future work.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、人工知能(AI)を利用したチューリングチャットボットの開発につながり、高品質なパーソナライズされた教育に幅広いアクセスを提供することの約束を示している。 既存の研究は、LLMが学習原則に従う方法を主に研究してきたが、対話における生徒の振る舞いをモデル化する方法は研究されていない。 しかし、学生の対話を解析することは、生徒の知識レベルを示し、特定の誤解を明らかにするため、形式的評価に役立てることができる。 本研究では,教師と学生の対話における知識追跡(KT)の最初の試みを示す。 そこで本研究では,学習者の学習者に対して,対話の各ターンに関わる知識コンポーネントやスキルを識別し,学習者に対して正しく反応するかどうかを診断し,専門家による評価によってLLMの有効性を検証する手法を提案する。 次に,得られたラベル付きデータに様々なKT手法を適用し,対話全体を通して学生の知識レベルを追跡する。 我々は,2つの学習対話データセットの実験を行い,従来のKT手法よりも学生の反応の正しさを予測できる新しいLLM-based method, LLMKTが優れていることを示す。 我々は、対話KTにおける課題を強調するために、広範囲な定性的な分析を行い、今後の作業に向けて複数の道筋を概説する。

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