論文の概要: Using Generative AI and Multi-Agents to Provide Automatic Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07407v1
- Date: Mon, 11 Nov 2024 22:27:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-13 13:17:20.886859
- Title: Using Generative AI and Multi-Agents to Provide Automatic Feedback
- Title（参考訳）: 生成AIとマルチエージェントによるフィードバック自動生成
- Authors: Shuchen Guo, Ehsan Latif, Yifan Zhou, Xuan Huang, Xiaoming Zhai,
- Abstract要約: 本研究では、生成型AIとマルチエージェントシステムを用いて、教育的文脈における自動フィードバックを提供する。
この研究は、AutoFeedbackと呼ばれるマルチエージェントシステムが、GenAI生成したフィードバックの品質をどのように改善するかを探求することによって、この分野における重要なギャップに対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.883570605293337
- License:
- Abstract: This study investigates the use of generative AI and multi-agent systems to provide automatic feedback in educational contexts, particularly for student constructed responses in science assessments. The research addresses a key gap in the field by exploring how multi-agent systems, called AutoFeedback, can improve the quality of GenAI-generated feedback, overcoming known issues such as over-praise and over-inference that are common in single-agent large language models (LLMs). The study developed a multi-agent system consisting of two AI agents: one for generating feedback and another for validating and refining it. The system was tested on a dataset of 240 student responses, and its performance was compared to that of a single-agent LLM. Results showed that AutoFeedback significantly reduced the occurrence of over-praise and over-inference errors, providing more accurate and pedagogically sound feedback. The findings suggest that multi-agent systems can offer a more reliable solution for generating automated feedback in educational settings, highlighting their potential for scalable and personalized learning support. These results have important implications for educators and researchers seeking to leverage AI in formative assessments, offering a pathway to more effective feedback mechanisms that enhance student learning outcomes.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,生成型AIとマルチエージェントシステムを用いて,教育的文脈における自動フィードバック,特に理科評価における学生構成応答について検討する。
この研究は、AutoFeedbackと呼ばれるマルチエージェントシステムが、単一エージェントの大規模言語モデル(LLM)で一般的な過剰評価や過剰推論といった既知の問題を克服して、GenAI生成されたフィードバックの品質をどのように改善するかを探求することによって、この分野における重要なギャップに対処する。
この研究は、2つのAIエージェントからなるマルチエージェントシステムを開発した。
このシステムは240人の学生の反応のデータセットでテストされ、その性能はシングルエージェントLLMと比較された。
その結果,AutoFeedbackは過度評価や過度推論エラーの発生を著しく低減し,より正確で教育的な音のフィードバックを提供することがわかった。
この結果から,マルチエージェントシステムは,学習環境における自動フィードバック生成のための信頼性の高いソリューションを提供し,スケーラブルでパーソナライズされた学習支援の可能性を強調している。
これらの結果は、フォーマティブアセスメントにAIを活用しようとする教育者や研究者にとって重要な意味を持ち、学生の学習成果を高めるためのより効果的なフィードバックメカニズムへの道筋を提供する。
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