論文の概要: Advancing Student Writing Through Automated Syntax Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07740v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 23:10:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:25:38.343810
• Title: Advancing Student Writing Through Automated Syntax Feedback
• Title（参考訳）: 自動構文フィードバックによる学生の文章作成の促進
• Authors: Kamyar Zeinalipour, Mehak Mehak, Fatemeh Parsamotamed, Marco Maggini, Marco Gori,
• Abstract要約: 本研究は, 学生の統語能力を高める上で, 構文フィードバックが重要な役割を担っていることを明らかにする。 本稿では,英語構文の理解と応用を高めるために,Essay-Syntax-Instructという特殊なデータセットを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.137657521054356
• License:
• Abstract: This study underscores the pivotal role of syntax feedback in augmenting the syntactic proficiency of students. Recognizing the challenges faced by learners in mastering syntactic nuances, we introduce a specialized dataset named Essay-Syntax-Instruct designed to enhance the understanding and application of English syntax among these students. Leveraging the capabilities of Large Language Models (LLMs) such as GPT3.5-Turbo, Llama-2-7b-chat-hf, Llama-2-13b-chat-hf, and Mistral-7B-Instruct-v0.2, this work embarks on a comprehensive fine-tuning process tailored to the syntax improvement task. Through meticulous evaluation, we demonstrate that the fine-tuned LLMs exhibit a marked improvement in addressing syntax-related challenges, thereby serving as a potent tool for students to identify and rectify their syntactic errors. The findings not only highlight the effectiveness of the proposed dataset in elevating the performance of LLMs for syntax enhancement but also illuminate a promising path for utilizing advanced language models to support language acquisition efforts. This research contributes to the broader field of language learning technology by showcasing the potential of LLMs in facilitating the linguistic development of Students.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 学生の統語能力を高める上で, 構文フィードバックが重要な役割を担っていることを明らかにする。 学習者が構文的ニュアンスを習得する上で直面する課題を認識し,これらの学生の間で英語構文の理解と適用を高めるために,Essay-Syntax-Instructという特殊なデータセットを導入する。 GPT3.5-Turbo、Llama-2-7b-chat-hf、Llama-2-13b-chat-hf、Mistral-7B-Instruct-v0.2といった大規模言語モデル(LLM)の機能を活用して、構文改善タスクに合わせた包括的な微調整プロセスを構築する。 微妙な評価により, 微調整 LLM は構文関連課題に対処する上で顕著な改善を示し, 学生が構文的誤りを識別・修正するための強力なツールとして機能することを示した。 この結果は、構文向上のためのLLMの性能向上における提案したデータセットの有効性だけでなく、言語の獲得を支援するための先進的な言語モデルを活用するための有望な道のりも明らかにしている。 本研究は,学生の言語発達を促進するためのLLMの可能性を示すことによって,言語学習技術の幅広い分野に寄与する。

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