論文の概要: Students Rather Than Experts: A New AI For Education Pipeline To Model More Human-Like And Personalised Early Adolescences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15701v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 07:18:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:38.289842
• Title: Students Rather Than Experts: A New AI For Education Pipeline To Model More Human-Like And Personalised Early Adolescences
• Title（参考訳）: 学生はエキスパートではなくて: 人間らしくパーソナライズされた青少年をモデル化する教育パイプライン
• Authors: Yiping Ma, Shiyu Hu, Xuchen Li, Yipei Wang, Shiqing Liu, Kang Hao Cheong,
• Abstract要約: 本研究は,仮想学生エージェントをモデル化するための文脈としての言語学習に焦点を当てた。 教師と生徒の個人的交流のデータセットを様々な性格特性でキュレートすることにより,多次元的評価実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.576679362717478
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The capabilities of large language models (LLMs) have been applied in expert systems across various domains, providing new opportunities for AI in Education. Educational interactions involve a cyclical exchange between teachers and students. Current research predominantly focuses on using LLMs to simulate teachers, leveraging their expertise to enhance student learning outcomes. However, the simulation of students, which could improve teachers' instructional skills, has received insufficient attention due to the challenges of modeling and evaluating virtual students. This research asks: Can LLMs be utilized to develop virtual student agents that mimic human-like behavior and individual variability? Unlike expert systems focusing on knowledge delivery, virtual students must replicate learning difficulties, emotional responses, and linguistic uncertainties. These traits present significant challenges in both modeling and evaluation. To address these issues, this study focuses on language learning as a context for modeling virtual student agents. We propose a novel AI4Education framework, called SOE (Scene-Object-Evaluation), to systematically construct LVSA (LLM-based Virtual Student Agents). By curating a dataset of personalized teacher-student interactions with various personality traits, question types, and learning stages, and fine-tuning LLMs using LoRA, we conduct multi-dimensional evaluation experiments. Specifically, we: (1) develop a theoretical framework for generating LVSA; (2) integrate human subjective evaluation metrics into GPT-4 assessments, demonstrating a strong correlation between human evaluators and GPT-4 in judging LVSA authenticity; and (3) validate that LLMs can generate human-like, personalized virtual student agents in educational contexts, laying a foundation for future applications in pre-service teacher training and multi-agent simulation environments.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の能力は、さまざまな分野のエキスパートシステムに適用され、教育におけるAIの新しい機会を提供する。 教育交流は教師と学生の循環的な交流を伴う。 現在の研究は主に、LLMを使って教師をシミュレートし、彼らの専門知識を活用して学生の学習成果を高めることに焦点を当てている。 しかし、教師の指導力を向上させることができる学生のシミュレーションは、仮想学生のモデリングと評価の難しさから、不十分な注目を集めている。 LLMは、人間の行動や個人の多様性を模倣する仮想的な学生エージェントを開発するために利用できますか? 知識提供に焦点を当てたエキスパートシステムとは異なり、仮想的な学生は学習困難、感情的反応、言語的不確実性を再現する必要がある。 これらの特徴は、モデリングと評価の両方において重要な課題である。 これらの課題に対処するために,仮想学生エージェントをモデル化するための文脈として,言語学習に焦点を当てた。 我々は,LVSA(LLMベースの仮想学生エージェント)を体系的に構築する,SOE(Scene-Object-Evaluation)と呼ばれる新しいAI4教育フレームワークを提案する。 様々な性格特性、質問タイプ、学習段階と、LoRAを用いた微調整LDMとの個人化された教師と学生のインタラクションのデータセットをキュレートすることにより、多次元評価実験を行う。 具体的には,(1)LVSAを作成するための理論的枠組みを開発すること,(2)LVSAの信頼性を判断する上で,人的評価指標をGPT-4アセスメントに統合すること,(3)LLMが教育的文脈において人間らしく個人化された仮想学生エージェントを生成できることを示すこと,(3)プレサービス教員養成やマルチエージェントシミュレーション環境における将来の応用の基礎を構築すること。

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