論文の概要: SEFL: Harnessing Large Language Model Agents to Improve Educational Feedback Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12927v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 15:09:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:02:42.657263
• Title: SEFL: Harnessing Large Language Model Agents to Improve Educational Feedback Systems
• Title（参考訳）: SEFL:大規模言語モデルエージェントによる教育フィードバックシステムの改善
• Authors: Mike Zhang, Amalie Pernille Dilling, Léon Gondelman, Niels Erik Ruan Lyngdorf, Euan D. Lindsay, Johannes Bjerva,
• Abstract要約: Synthetic Educational Feedback Loops (SEFL)は、大規模に即時かつオンデマンドなフィードバックを提供するように設計された新しいフレームワークである。 2つの大きな言語モデル(LLM)は、課題完了と形式的フィードバックをシミュレートするために教師の役割で機能する。 また,SEFL調整モデルでは,フィードバック品質,明瞭度,タイムラインの非チューニングモデルよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.191286314473505
• License:
• Abstract: Providing high-quality feedback is crucial for student success but is constrained by time, cost, and limited data availability. We introduce Synthetic Educational Feedback Loops (SEFL), a novel framework designed to deliver immediate, on-demand feedback at scale without relying on extensive, real-world student data. In SEFL, two large language models (LLMs) operate in teacher--student roles to simulate assignment completion and formative feedback, generating abundant synthetic pairs of student work and corresponding critiques. We then fine-tune smaller, more computationally efficient LLMs on these synthetic pairs, enabling them to replicate key features of high-quality, goal-oriented feedback. Unlike personalized tutoring approaches that offer multi-turn, individualized instruction, SEFL specifically focuses on replicating the teacher-->student feedback loop for diverse assignments. Through both LLM-as-a-judge and human evaluations, we demonstrate that SEFL-tuned models outperform their non-tuned counterparts in feedback quality, clarity, and timeliness. These findings reveal SEFL's potential to transform feedback processes for higher education and beyond, offering an ethical and scalable alternative to conventional manual feedback cycles.
• Abstract（参考訳）: 高品質なフィードバックを提供することは、学生の成功には不可欠だが、時間、コスト、データ可用性の制限がある。 実世界の学生データに頼らずに、即時かつオンデマンドなフィードバックを大規模に提供するように設計された新しいフレームワーク、SEFL(Synthetic Educational Feedback Loops)を紹介した。 SEFLでは、2つの大きな言語モデル(LLM)が教師の役割を担い、課題完了と形式的フィードバックをシミュレートし、学生作品とそれに対応する批評の豊富な合成ペアを生成する。 次に、これらの合成ペア上でより小さく、より計算効率の良いLLMを微調整し、高品質でゴール指向のフィードバックの主要な特徴を再現する。 マルチターンで個別化された指導を提供するパーソナライズされた家庭教師のアプローチとは異なり、SEFLは特に、多様な課題のための教師のフィードバックループを複製することに焦点を当てている。 LLM-as-a-judgeと人的評価の両方を通して、SEFLをチューニングしたモデルは、フィードバックの品質、明確性、タイムラインにおいて、チューニングされていないモデルよりも優れていることを示す。 これらの結果から、SEFLは、従来の手動フィードバックサイクルに代わる倫理的かつスケーラブルな代替手段として、高等教育以降のフィードバックプロセスを変革する可能性を示している。

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