論文の概要: Improving Bilingual Capabilities of Language Models to Support Diverse Linguistic Practices in Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04308v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 23:16:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:40:13.628607
• Title: Improving Bilingual Capabilities of Language Models to Support Diverse Linguistic Practices in Education
• Title（参考訳）: 教育における言語教育支援のための言語モデルのバイリンガル能力の向上
• Authors: Anand Syamkumar, Nora Tseng, Kaycie Barron, Shanglin Yang, Shamya Karumbaiah, Rheeya Uppal, Junjie Hu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、教育コンテンツの生成、インストラクターのフィードバックの提供、アセスメントにおける教師の作業量の削減を約束する。 本研究では,多言語大言語モデル(MLLM)がモノリンガル(英語のみ,スペイン語のみ)とバイリンガル(スパングリッシュ)にまたがって有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.799331337558008
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) offer promise in generating educational content, providing instructor feedback, and reducing teacher workload on assessments. While prior studies have focused on studying LLM-powered learning analytics, limited research has examined how effective LLMs are in a bilingual context. In this paper, we study the effectiveness of multilingual large language models (MLLMs) across monolingual (English-only, Spanish-only) and bilingual (Spanglish) student writing. We present a learning analytics use case that details LLM performance in assessing acceptable and unacceptable explanations of Science and Social Science concepts. Our findings reveal a significant bias in the grading performance of pre-trained models for bilingual writing compared to English-only and Spanish-only writing. Following this, we fine-tune open-source MLLMs including Llama 3.1 and Mistral NeMo using synthetic datasets generated in English, Spanish, and Spanglish. Our experiments indicate that the models perform significantly better for all three languages after fine-tuning with bilingual data. This study highlights the potential of enhancing MLLM effectiveness to support authentic language practices amongst bilingual learners. It also aims to illustrate the value of incorporating non-English languages into the design and implementation of language models in education.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、教育コンテンツの生成、インストラクターのフィードバックの提供、アセスメントにおける教師の作業量の削減を約束する。 これまでの研究では、LLMを利用した学習分析の研究に焦点が当てられていたが、限定的な研究では、LLMがバイリンガルな文脈でいかに効果的であるかが研究されている。 本稿では,多言語大言語モデル(MLLM)がモノリンガル(英語のみ,スペイン語のみ)とバイリンガル(スパングリッシュ)にまたがって有効であることを示す。 本稿では,理科・社会科学概念の許容可能かつ容認できない説明を評価する上で,LCMの性能を詳述する学習分析用ユースケースを提案する。 その結果,英語のみとスペイン語のみの筆記法と比較して,事前学習したバイリンガル書記モデルの格付け性能に有意な差が認められた。 次に、Llama 3.1やMistral NeMoを含むオープンソースMLLMを、英語、スペイン語、Spanglishで生成された合成データセットを使って微調整する。 実験の結果,バイリンガルデータによる微調整により,3言語すべてにおいて,モデルの性能が有意に向上することが示唆された。 本研究は,バイリンガル学習者の言語実践を支援するためのMLLMの有効性向上の可能性を明らかにするものである。 また、教育における言語モデルの設計と実装に非英語言語を取り入れることの価値を説明することを目的とする。

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