論文の概要: IntelliChain: An Integrated Framework for Enhanced Socratic Method Dialogue with LLMs and Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00010v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 03:32:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-09 06:16:03.253372
• Title: IntelliChain: An Integrated Framework for Enhanced Socratic Method Dialogue with LLMs and Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: IntelliChain: LLMと知識グラフによるソクラティックメソッド対話の強化のための統合フレームワーク
• Authors: Changyong Qi, Linzhao Jia, Yuang Wei, Yuan-Hao Jiang, Xiaoqing Gu,
• Abstract要約: 本研究では,ソクラテス教育に適したマルチエージェントシステムの設計とコラボレーションの最適化方法について検討する。 この研究は知識グラフを組み込むことによって、特定の教育内容を扱うLLMの能力を高めた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.810537720642316
• License:
• Abstract: With the continuous advancement of educational technology, the demand for Large Language Models (LLMs) as intelligent educational agents in providing personalized learning experiences is rapidly increasing. This study aims to explore how to optimize the design and collaboration of a multi-agent system tailored for Socratic teaching through the integration of LLMs and knowledge graphs in a chain-of-thought dialogue approach, thereby enhancing the accuracy and reliability of educational applications. By incorporating knowledge graphs, this research has bolstered the capability of LLMs to handle specific educational content, ensuring the accuracy and relevance of the information provided. Concurrently, we have focused on developing an effective multi-agent collaboration mechanism to facilitate efficient information exchange and chain dialogues among intelligent agents, significantly improving the quality of educational interaction and learning outcomes. In empirical research within the domain of mathematics education, this framework has demonstrated notable advantages in enhancing the accuracy and credibility of educational interactions. This study not only showcases the potential application of LLMs and knowledge graphs in mathematics teaching but also provides valuable insights and methodologies for the development of future AI-driven educational solutions.
• Abstract（参考訳）: 教育技術の継続的な進歩に伴い、個人化学習体験を提供する知的教育エージェントとしての大規模言語モデル(LLM)の需要が急速に高まっている。 本研究の目的は,LLMと知識グラフの統合により,ソクラテス教育に適したマルチエージェントシステムの設計と協調を最適化し,教育応用の精度と信頼性を高めることである。 本研究は知識グラフを組み込むことにより,LLMが特定の教育内容を扱う能力を高め,提供された情報の正確性と関連性を確保する。 同時に,知的エージェント間の効率的な情報交換と連鎖対話を促進する効果的なマルチエージェント協調機構の開発にも着目し,教育交流や学習成果の質を著しく向上させた。 数学教育分野における実証的研究において、この枠組みは、教育相互作用の正確性と信頼性を高める上で、顕著な優位性を示している。 本研究は,LLMと知識グラフの数学教育への応用の可能性を示すだけでなく,将来のAI駆動型教育ソリューションの開発に有用な洞察と方法論を提供する。

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