論文の概要: SBI-RAG: Enhancing Math Word Problem Solving for Students through Schema-Based Instruction and Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13293v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 07:46:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:20:38.806227
• Title: SBI-RAG: Enhancing Math Word Problem Solving for Students through Schema-Based Instruction and Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: SBI-RAG:スキーマに基づく指導と検索強化による学生の数学語問題解決を支援する
• Authors: Prakhar Dixit, Tim Oates,
• Abstract要約: そこで本研究では,学生が課題をその構造に基づいて分類し,課題解決の精度を向上させるためのフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、ソリューション生成をガイドするためにスキーマを活用することで、ステップバイステップの推論を強調します。 GSM8Kデータセットの性能評価を行い,GPT-4およびGPT-3.5 Turboと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9540164442363976
• License:
• Abstract: Many students struggle with math word problems (MWPs), often finding it difficult to identify key information and select the appropriate mathematical operations.Schema-based instruction (SBI) is an evidence-based strategy that helps students categorize problems based on their structure, improving problem-solving accuracy. Building on this, we propose a Schema-Based Instruction Retrieval-Augmented Generation (SBI-RAG) framework that incorporates a large language model (LLM).Our approach emphasizes step-by-step reasoning by leveraging schemas to guide solution generation. We evaluate its performance on the GSM8K dataset, comparing it with GPT-4 and GPT-3.5 Turbo, and introduce a "reasoning score" metric to assess solution quality. Our findings suggest that SBI-RAG enhances reasoning clarity and problem-solving accuracy, potentially providing educational benefits for students
• Abstract（参考訳）: 多くの学生が数学語問題(MWP)に苦しむが、鍵情報を特定し、適切な数学的操作を選択することが難しい場合が多く、Schema-based instruction(SBI)は、生徒が自分の構造に基づいて問題を分類し、問題解決の精度を向上させるエビデンスベースの戦略である。 そこで我々は,大規模言語モデル(LLM)を組み込んだSBI-RAG(Schema-based Instruction Retrieval-Augmented Generation)フレームワークを提案する。 我々のアプローチは、ソリューション生成をガイドするためにスキーマを活用することで、ステップバイステップの推論を強調します。 GSM8Kデータセットの性能評価を行い,GPT-4およびGPT-3.5 Turboと比較した。 以上の結果から,SBI-RAGは推論の明瞭さと問題解決の精度を高め,学生に教育的利益をもたらす可能性が示唆された。

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