論文の概要: Personalised Feedback Framework for Online Education Programmes Using Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11904v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 22:35:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:42:59.194140
• Title: Personalised Feedback Framework for Online Education Programmes Using Generative AI
• Title（参考訳）: 生成AIを用いたオンライン教育プログラムの個人化フィードバックフレームワーク
• Authors: Ievgeniia Kuzminykh, Tareita Nawaz, Shihao Shenzhang, Bogdan Ghita, Jeffery Raphael, Hannan Xiao,
• Abstract要約: 本稿では,埋め込みを組み込むことでChatGPTの機能を拡張したフィードバックフレームワークを提案する。 本研究の一環として,オープンエンドおよび複数選択質問に対する有効率90%と100%を達成できる概念解の証明を提案し,開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: AI tools, particularly large language modules, have recently proven their effectiveness within learning management systems and online education programmes. As feedback continues to play a crucial role in learning and assessment in schools, educators must carefully customise the use of AI tools in order to optimally support students in their learning journey. Efforts to improve educational feedback systems have seen numerous attempts reflected in the research studies but mostly have been focusing on qualitatively benchmarking AI feedback against human-generated feedback. This paper presents an exploration of an alternative feedback framework which extends the capabilities of ChatGPT by integrating embeddings, enabling a more nuanced understanding of educational materials and facilitating topic-targeted feedback for quiz-based assessments. As part of the study, we proposed and developed a proof of concept solution, achieving an efficacy rate of 90% and 100% for open-ended and multiple-choice questions, respectively. The results showed that our framework not only surpasses expectations but also rivals human narratives, highlighting the potential of AI in revolutionising educational feedback mechanisms.
• Abstract（参考訳）: AIツール、特に大きな言語モジュールは、最近、学習管理システムとオンライン教育プログラムにおいてその効果を証明した。 学校における学習と評価において、フィードバックが重要な役割を担い続けているため、教育者は、学習過程における生徒を最適に支援するために、AIツールの使用を慎重にカスタマイズする必要がある。 教育フィードバックシステムを改善する努力は、研究に反映された多くの試みを見てきたが、主にAIフィードバックを人為的なフィードバックに対して質的にベンチマークすることに注力してきた。 本稿では,ChatGPTを組み込むことによって,学習教材のよりきめ細やかな理解と,クイズに基づく評価のためのトピック対象フィードバックの促進を可能にする,代替的なフィードバックフレームワークを提案する。 本研究の一環として, オープンエンド質問と複数選択質問の有効率を90%, 100%とする概念解の証明を提案し, 開発した。 その結果、私たちのフレームワークは期待を上回るだけでなく、人間の物語にも対抗し、AIが教育的フィードバックメカニズムに革命をもたらす可能性を浮き彫りにした。

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