論文の概要: Enhanced Classroom Dialogue Sequences Analysis with a Hybrid AI Agent: Merging Expert Rule-Base with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08418v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 08:13:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:11:26.941945
• Title: Enhanced Classroom Dialogue Sequences Analysis with a Hybrid AI Agent: Merging Expert Rule-Base with Large Language Models
• Title（参考訳）: ハイブリッドAIエージェントを用いたクラスルーム対話系列解析の強化:エキスパートルールベースと大規模言語モデルとの融合
• Authors: Yun Long, Yu Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,対話シーケンスの包括的ルールベースと人工知能(AI)エージェントを開発する。 このエージェントは、自然言語の複雑さに適応しながら専門家の知識を適用し、教室の対話シーケンスの正確かつ柔軟な分類を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.439914834067705
• License:
• Abstract: Classroom dialogue plays a crucial role in fostering student engagement and deeper learning. However, analysing dialogue sequences has traditionally relied on either theoretical frameworks or empirical descriptions of practice, with limited integration between the two. This study addresses this gap by developing a comprehensive rule base of dialogue sequences and an Artificial Intelligence (AI) agent that combines expert-informed rule-based systems with a large language model (LLM). The agent applies expert knowledge while adapting to the complexities of natural language, enabling accurate and flexible categorisation of classroom dialogue sequences. By synthesising findings from over 30 studies, we established a comprehensive framework for dialogue analysis. The agent was validated against human expert coding, achieving high levels of precision and reliability. The results demonstrate that the agent provides theory-grounded and adaptive functions, tremendously enhancing the efficiency and scalability of classroom dialogue analysis, offering significant potential in improving classroom teaching practices and supporting teacher professional development.
• Abstract（参考訳）: 教室対話は、学生のエンゲージメントとより深い学習を促進する上で重要な役割を担っている。 しかし、対話列の分析は伝統的に理論的な枠組みや経験的な実践記述に頼っており、両者は限定的に統合されている。 本研究は,対話シーケンスの包括的なルールベースと,エキスパートインフォームド・ルールベースシステムと大規模言語モデル(LLM)を組み合わせた人工知能(AI)エージェントによって,このギャップに対処する。 このエージェントは、自然言語の複雑さに適応しながら専門家の知識を適用し、教室の対話シーケンスの正確かつ柔軟な分類を可能にする。 30以上の研究から得られた知見を合成することにより,対話分析のための総合的な枠組みを構築した。 エージェントは人間の専門家によるコーディングに対して検証され、高いレベルの精度と信頼性を実現した。 その結果, エージェントは理論的・適応的な機能を提供し, 教室の対話分析の効率性とスケーラビリティを著しく向上させ, 教室の授業実践の改善や教員の育成支援に有意義な可能性を示唆した。

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