論文の概要: Simulation as Reality? The Effectiveness of LLM-Generated Data in Open-ended Question Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06371v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 11:40:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:33:49.477895
• Title: Simulation as Reality? The Effectiveness of LLM-Generated Data in Open-ended Question Assessment
• Title（参考訳）: 実感としてのシミュレーション : オープンエンド質問評価におけるLCM生成データの有効性
• Authors: Long Zhang, Meng Zhang, Wei Lin Wang, Yu Luo,
• Abstract要約: 本研究では,AIに基づくアセスメントツールの限界に対処するため,シミュレーションデータの可能性とギャップについて検討する。 シミュレーションデータから, 自動評価モデルのトレーニングにおいて有望な結果が得られたが, 有効性には顕著な限界があることが判明した。 過度に処理された実世界のデータにも存在する実世界のノイズとバイアスが存在しないことが、この制限に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.695222586877482
• License:
• Abstract: The advancement of Artificial Intelligence (AI) has created opportunities for e-learning, particularly in automated assessment systems that reduce educators' workload and provide timely feedback to students. However, developing effective AI-based assessment tools remains challenging due to the substantial resources required for collecting and annotating real student data. This study investigates the potential and gap of simulative data to address this limitation. Through a two-phase experimental study, we examined the effectiveness and gap of Large Language Model generated synthetic data in training educational assessment systems. Our findings reveal that while simulative data demonstrates promising results in training automated assessment models, outperforming state-of-the-art GPT-4o in most question types, its effectiveness has notable limitations. Specifically, models trained on synthetic data show excellent performance in simulated environment but need progress when applied to real-world scenarios. This performance gap highlights the limitations of only using synthetic data in controlled experimental settings for AI training. The absence of real-world noise and biases, which are also present in over-processed real-world data, contributes to this limitation. We recommend that future development of automated assessment agents and other AI tools should incorporate a mixture of synthetic and real-world data, or introduce more realistic noise and biases patterns, rather than relying solely on synthetic or over-processed data.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の進歩は、特に教育者の作業量を削減し、学生にタイムリーなフィードバックを提供する自動アセスメントシステムにおいて、eラーニングの機会を生み出している。 しかし、実際の学生データの収集と注釈付けに必要なかなりのリソースのため、効果的なAIベースのアセスメントツールの開発は依然として困難である。 本研究では,この制限に対処するためのシミュレーションデータの可能性とギャップについて検討する。 本研究では,2段階の実験研究を通じて,大規模言語モデルの生成した合成データの有効性とギャップについて検討した。 その結果, シミュレーションデータから, 自動評価モデルのトレーニングにおいて有望な結果が得られたが, 現状の GPT-4o よりも高い性能を示したが, その有効性には顕著な限界があることがわかった。 具体的には、合成データに基づいてトレーニングされたモデルは、シミュレーション環境では優れた性能を示すが、現実のシナリオに適用する場合は進歩が必要である。 このパフォーマンスギャップは、AIトレーニングの制御された実験環境において、合成データのみを使用することの制限を強調している。 過度に処理された実世界のデータにも存在する実世界のノイズとバイアスが存在しないことが、この制限に寄与する。 自動アセスメントエージェントとその他のAIツールの開発は、合成データと実世界のデータの混在を取り入れるか、あるいは合成データや過剰な処理にのみ依存するのではなく、より現実的なノイズやバイアスパターンを導入することを推奨する。

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