論文の概要: A Study on Educational Data Analysis and Personalized Feedback Report Generation Based on Tags and ChatGPT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06819v1
• Date: Sun, 12 Jan 2025 14:23:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:25:33.534138
• Title: A Study on Educational Data Analysis and Personalized Feedback Report Generation Based on Tags and ChatGPT
• Title（参考訳）: タグとチャットGPTに基づく教育データ分析と個人フィードバックレポート生成に関する研究
• Authors: Yizhou Zhou, Mengqiao Zhang, Yuan-Hao Jiang, Xinyu Gao, Naijie Liu, Bo Jiang,
• Abstract要約: 本研究では,タグアノテーションとChatGPT言語モデルを用いて,生徒の学習行動を分析する手法を提案する。 生の教育データを解釈可能なタグに変換することにより、効率的でタイムリーな学習フィードバックの提供を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.269064231481591
• License:
• Abstract: This study introduces a novel method that employs tag annotation coupled with the ChatGPT language model to analyze student learning behaviors and generate personalized feedback. Central to this approach is the conversion of complex student data into an extensive set of tags, which are then decoded through tailored prompts to deliver constructive feedback that encourages rather than discourages students. This methodology focuses on accurately feeding student data into large language models and crafting prompts that enhance the constructive nature of feedback. The effectiveness of this approach was validated through surveys conducted with over 20 mathematics teachers, who confirmed the reliability of the generated reports. This method can be seamlessly integrated into intelligent adaptive learning systems or provided as a tool to significantly reduce the workload of teachers, providing accurate and timely feedback to students. By transforming raw educational data into interpretable tags, this method supports the provision of efficient and timely personalized learning feedback that offers constructive suggestions tailored to individual learner needs.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ChatGPT言語モデルとタグアノテーションを併用して,生徒の学習行動を分析し,パーソナライズされたフィードバックを生成する手法を提案する。 このアプローチの中心は、複雑な学生データを広範囲のタグに変換し、それをカスタマイズされたプロンプトを通じてデコードして、生徒を遠ざけるのではなく、建設的なフィードバックを提供することである。 この方法論は、学生データを大規模言語モデルに正確に入力し、フィードバックの構築性を高めるためのプロンプトを作成することに焦点を当てている。 提案手法の有効性は,20人以上の数学教師による調査によって検証され,結果の信頼性が確認された。 この方法は、インテリジェント適応学習システムにシームレスに統合したり、教師の作業量を大幅に削減し、生徒に正確でタイムリーなフィードバックを提供するためのツールとして提供される。 生の教育データを解釈可能なタグに変換することにより、個々の学習者のニーズに合わせて構築的な提案を提供する、効率的でタイムリーな学習フィードバックの提供を支援する。

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