論文の概要: How Good is ChatGPT in Giving Adaptive Guidance Using Knowledge Graphs in E-Learning Environments?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03856v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 04:05:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:39:52.280202
• Title: How Good is ChatGPT in Giving Adaptive Guidance Using Knowledge Graphs in E-Learning Environments?
• Title（参考訳）: Eラーニング環境における知識グラフを用いた適応誘導におけるChatGPTの効果
• Authors: Patrick Ocheja, Brendan Flanagan, Yiling Dai, Hiroaki Ogata,
• Abstract要約: 本研究では,動的知識グラフを大規模言語モデル (LLM) と統合し,学習者を支援する手法を提案する。 この手法の中心は、学生がトピックの前提条件を理解する上での知識グラフの役割である。 予備的な知見から, 学生はこの連携支援の恩恵を受け, 理解の向上と課題成果の向上が期待できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8999666725996978
• License:
• Abstract: E-learning environments are increasingly harnessing large language models (LLMs) like GPT-3.5 and GPT-4 for tailored educational support. This study introduces an approach that integrates dynamic knowledge graphs with LLMs to offer nuanced student assistance. By evaluating past and ongoing student interactions, the system identifies and appends the most salient learning context to prompts directed at the LLM. Central to this method is the knowledge graph's role in assessing a student's comprehension of topic prerequisites. Depending on the categorized understanding (good, average, or poor), the LLM adjusts its guidance, offering advanced assistance, foundational reviews, or in-depth prerequisite explanations, respectively. Preliminary findings suggest students could benefit from this tiered support, achieving enhanced comprehension and improved task outcomes. However, several issues related to potential errors arising from LLMs were identified, which can potentially mislead students. This highlights the need for human intervention to mitigate these risks. This research aims to advance AI-driven personalized learning while acknowledging the limitations and potential pitfalls, thus guiding future research in technology and data-driven education.
• Abstract（参考訳）: eラーニング環境は、GPT-3.5やGPT-4のような大きな言語モデル(LLM)を利用して、適切な教育支援を行っている。 本研究は,LLMと動的知識グラフを統合し,学習者を支援する手法を提案する。 学生の過去および現在進行中の相互作用を評価することで、LLMに向けられたプロンプトに最も健全な学習コンテキストを特定し、付加する。 この手法の中心は、学生がトピックの前提条件を理解する上での知識グラフの役割である。 分類された理解(良質、平均、または貧弱)に応じて、LLMはガイダンスを調整し、それぞれ高度な支援、基礎的なレビュー、あるいは詳細な前提条件の説明を提供する。 予備的な知見から, 学生はこの連携支援の恩恵を受け, 理解の向上と課題成果の向上が期待できる。 しかし、LSMから生じる潜在的なエラーに関連するいくつかの問題が特定され、学生を誤解させる可能性がある。 これは、これらのリスクを軽減するための人間の介入の必要性を浮き彫りにする。 この研究は、AIによるパーソナライズドラーニングを推進し、限界と潜在的な落とし穴を認識し、テクノロジーとデータ駆動教育における将来の研究を導くことを目的としている。

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