論文の概要: VISTA: Visual Integrated System for Tailored Automation in Math Problem Generation Using LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05423v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 09:15:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:56:08.270721
• Title: VISTA: Visual Integrated System for Tailored Automation in Math Problem Generation Using LLM
• Title（参考訳）: VISTA:LLMを用いた数学問題生成のための視覚統合型自動化システム
• Authors: Jeongwoo Lee, Kwangsuk Park, Jihyeon Park,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用して,コヒーレントな問題テキストとともに複雑な数学的可視化を作成するための新しいマルチエージェントフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、正確な視覚支援の生成を単純化するだけでなく、これらの支援を問題の核となる数学的概念と整合させ、問題生成と評価の両方を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5383910843560784
• License:
• Abstract: Generating accurate and consistent visual aids is a critical challenge in mathematics education, where visual representations like geometric shapes and functions play a pivotal role in enhancing student comprehension. This paper introduces a novel multi-agent framework that leverages Large Language Models (LLMs) to automate the creation of complex mathematical visualizations alongside coherent problem text. Our approach not only simplifies the generation of precise visual aids but also aligns these aids with the problem's core mathematical concepts, improving both problem creation and assessment. By integrating multiple agents, each responsible for distinct tasks such as numeric calculation, geometry validation, and visualization, our system delivers mathematically accurate and contextually relevant problems with visual aids. Evaluation across Geometry and Function problem types shows that our method significantly outperforms basic LLMs in terms of text coherence, consistency, relevance and similarity, while maintaining the essential geometrical and functional integrity of the original problems. Although some challenges remain in ensuring consistent visual outputs, our framework demonstrates the immense potential of LLMs in transforming the way educators generate and utilize visual aids in math education.
• Abstract（参考訳）: 正確で一貫した視覚援助を生成することは数学教育において重要な課題であり、幾何学的形状や関数といった視覚表現が学生の理解を高める上で重要な役割を果たしている。 本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用して,コヒーレントな問題テキストとともに複雑な数学的可視化を作成するための新しいマルチエージェントフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、正確な視覚支援の生成を単純化するだけでなく、これらの支援を問題の核となる数学的概念と整合させ、問題生成と評価の両方を改善する。 複数のエージェントを統合することで、数値計算、幾何検証、可視化といった異なるタスクに責任を負うことができ、我々のシステムは数学的に正確で、視覚支援と文脈的に関連する問題を提供します。 幾何問題と関数問題にまたがる評価から,本手法はテキストのコヒーレンス,一貫性,妥当性,類似性などの観点から,基本的なLCMを著しく上回りながら,元の問題の基本的な幾何学的・機能的整合性を維持している。 一貫性のある視覚的アウトプットの確保にはいくつかの課題があるが、我々のフレームワークは、教育者が数学教育で視覚的援助を生成・活用する方法を変革する上でのLLMの潜在可能性を実証している。

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