論文の概要: Are You Doubtful? Oh, It Might Be Difficult Then! Exploring the Use of Model Uncertainty for Question Difficulty Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11831v2
• Date: Thu, 17 Apr 2025 20:03:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-21 15:46:21.302056
• Title: Are You Doubtful? Oh, It Might Be Difficult Then! Exploring the Use of Model Uncertainty for Question Difficulty Estimation
• Title（参考訳）: 疑わしいのか? やばい! モデル不確かさを質問不確かさ推定に活用する方法を探る
• Authors: Leonidas Zotos, Hedderik van Rijn, Malvina Nissim,
• Abstract要約: 本研究では,不確実性の特徴が難易度予測に大きく寄与することを示し,難易度は質問に正しく答えられる学生数に逆比例することを示した。 このアプローチの価値を示すことに加えて,USMLEとCMCQRDの公開データセット上で,我々のモデルが最先端の結果を達成することも観察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.638577140117702
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In an educational setting, an estimate of the difficulty of multiple-choice questions (MCQs), a commonly used strategy to assess learning progress, constitutes very useful information for both teachers and students. Since human assessment is costly from multiple points of view, automatic approaches to MCQ item difficulty estimation are investigated, yielding however mixed success until now. Our approach to this problem takes a different angle from previous work: asking various Large Language Models to tackle the questions included in three different MCQ datasets, we leverage model uncertainty to estimate item difficulty. By using both model uncertainty features as well as textual features in a Random Forest regressor, we show that uncertainty features contribute substantially to difficulty prediction, where difficulty is inversely proportional to the number of students who can correctly answer a question. In addition to showing the value of our approach, we also observe that our model achieves state-of-the-art results on the USMLE and CMCQRD publicly available datasets.
• Abstract（参考訳）: 教育環境では、学習の進捗を評価するためによく使われる戦略であるマルチチョイス質問(MCQ)の難易度の推定は、教師と学生の両方にとって非常に有用な情報となっている。 複数の観点から人的評価が高価であるため,MCQ項目の難易度評価への自動的アプローチが検討され,これまでは混在していた。 様々な大規模言語モデルに3つの異なるMCQデータセットに含まれる問題に対処するよう求め、モデルの不確実性を利用してアイテムの難易度を推定する。 ランダムフォレスト回帰器のモデル不確実性特徴とテキスト特徴の両方を用いて、不確実性特徴が難易度予測に大きく寄与することを示し、難易度は問題に正しく答えられる学生数に逆比例することを示した。 提案手法の有効性に加えて,USMLEおよびCMCQRD公開データセットにおける最先端の成果が得られたことも確認した。

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