論文の概要: Position: LLMs Can be Good Tutors in Foreign Language Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05467v1
• Date: Sat, 08 Feb 2025 06:48:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 18:57:49.750747
• Title: Position: LLMs Can be Good Tutors in Foreign Language Education
• Title（参考訳）: ポジション:LLMは外国語教育で良い家庭教師になれる
• Authors: Jingheng Ye, Shen Wang, Deqing Zou, Yibo Yan, Kun Wang, Hai-Tao Zheng, Zenglin Xu, Irwin King, Philip S. Yu, Qingsong Wen,
• Abstract要約: 我々は、外国語教育(FLE)において、大きな言語モデル(LLM)が効果的な家庭教師として機能する可能性を主張する。 具体的には、(1)データエンハンサーとして、(2)学習教材の作成や学生シミュレーションとして、(2)タスク予測器として、学習者の評価や学習経路の最適化に、(3)エージェントとして、そして、パーソナライズされた包括的教育を可能にする3つの重要な役割を果たせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.88557755407815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While recent efforts have begun integrating large language models (LLMs) into foreign language education (FLE), they often rely on traditional approaches to learning tasks without fully embracing educational methodologies, thus lacking adaptability to language learning. To address this gap, we argue that LLMs have the potential to serve as effective tutors in FLE. Specifically, LLMs can play three critical roles: (1) as data enhancers, improving the creation of learning materials or serving as student simulations; (2) as task predictors, serving as learner assessment or optimizing learning pathway; and (3) as agents, enabling personalized and inclusive education. We encourage interdisciplinary research to explore these roles, fostering innovation while addressing challenges and risks, ultimately advancing FLE through the thoughtful integration of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模な言語モデル (LLM) を外国語教育 (FLE) に統合する試みが始まっているが,教育方法論を完全に受け入れることなく従来の学習手法に頼っていることが多く,言語学習への適応性に欠ける。 このギャップに対処するために、LLM は FLE において効果的なチューターとして機能する可能性があると論じる。 具体的には、(1)データエンハンサーとして、(2)学習教材の作成や学生シミュレーションとして、(2)タスク予測器として、学習者の評価や学習経路の最適化に、(3)エージェントとして、そして、パーソナライズされた包括的教育を可能にする3つの重要な役割を果たせる。 我々は、これらの役割を探求し、課題やリスクに対処しながらイノベーションを育み、最終的にLLMの思慮深い統合を通じてFLEを推し進めるよう学際的な研究を奨励する。

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