論文の概要: Creating Artificial Students that Never Existed: Leveraging Large Language Models and CTGANs for Synthetic Data Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01793v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 12:52:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:12:12.279328
• Title: Creating Artificial Students that Never Existed: Leveraging Large Language Models and CTGANs for Synthetic Data Generation
• Title（参考訳）: 存在しない人工学生の創出--大規模言語モデルとCTGANを活用した合成データ生成
• Authors: Mohammad Khalil, Farhad Vadiee, Ronas Shakya, Qinyi Liu,
• Abstract要約: 総合的なデータを利用して、学習分析モデルを提供するための人工的な学生を創出できるかどうかを検討する。 本研究は,学生データに類似した高品質な合成データセットを作成する上で,これらの手法の強い可能性を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4374097382908477
• License:
• Abstract: In this study, we explore the growing potential of AI and deep learning technologies, particularly Generative Adversarial Networks (GANs) and Large Language Models (LLMs), for generating synthetic tabular data. Access to quality students data is critical for advancing learning analytics, but privacy concerns and stricter data protection regulations worldwide limit their availability and usage. Synthetic data offers a promising alternative. We investigate whether synthetic data can be leveraged to create artificial students for serving learning analytics models. Using the popular GAN model CTGAN and three LLMs- GPT2, DistilGPT2, and DialoGPT, we generate synthetic tabular student data. Our results demonstrate the strong potential of these methods to produce high-quality synthetic datasets that resemble real students data. To validate our findings, we apply a comprehensive set of utility evaluation metrics to assess the statistical and predictive performance of the synthetic data and compare the different generator models used, specially the performance of LLMs. Our study aims to provide the learning analytics community with valuable insights into the use of synthetic data, laying the groundwork for expanding the field methodological toolbox with new innovative approaches for learning analytics data generation.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,AIとディープラーニング技術,特にGAN(Generative Adversarial Networks)とLLM(Large Language Models)による合成表データ生成の可能性について検討する。 質の高い学生データへのアクセスは、学習分析の進歩に不可欠だが、プライバシー上の懸念と厳格なデータ保護規制は、世界中のデータ利用と利用を制限している。 合成データは有望な代替手段を提供する。 総合的なデータを利用して、学習分析モデルを提供するための人工的な学生を創出できるかどうかを検討する。 一般的なGANモデルCTGANと3つのLCM-GPT2, DistilGPT2, DialoGPTを用いて, 合成表形式の学生データを生成する。 本研究は,学生データに類似した高品質な合成データセットを作成する上で,これらの手法の強い可能性を示すものである。 本研究は,合成データの統計的および予測性能を評価するために,実用性評価指標の総合的セットを適用し,使用するジェネレータモデル,特にLLMの性能を比較した。 本研究は, 学習分析コミュニティに対して, 合成データの利用に関する貴重な知見を提供することを目標とし, フィールド方法論ツールボックスの拡張のための基盤を, 分析データ生成の新たな革新的なアプローチで構築することを目的とする。

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