論文の概要: TutorLLM: Customizing Learning Recommendations with Knowledge Tracing and Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15709v2
• Date: Sun, 27 Apr 2025 08:17:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 18:43:11.186101
• Title: TutorLLM: Customizing Learning Recommendations with Knowledge Tracing and Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: TutorLLM:知識追跡と検索強化生成による学習勧告のカスタマイズ
• Authors: Zhaoxing Li, Vahid Yazdanpanah, Jindi Wang, Wen Gu, Lei Shi, Alexandra I. Cristea, Sarah Kiden, Sebastian Stein,
• Abstract要約: TutorLLMは、知識追跡(KT)と検索補助生成(RAG)に基づくパーソナライズされた学習推薦システムである。 TutorLLMの斬新さは、コンテキスト固有の知識の動的検索を可能にする、KTとRAGの技法とLLMのユニークな組み合わせにある。 評価には、ユーザアセスメントのアンケートとパフォーマンス指標が含まれ、ユーザの満足度が10%向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.18659233932457
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of AI in education offers significant potential to enhance learning efficiency. Large Language Models (LLMs), such as ChatGPT, Gemini, and Llama, allow students to query a wide range of topics, providing unprecedented flexibility. However, LLMs face challenges, such as handling varying content relevance and lack of personalization. To address these challenges, we propose TutorLLM, a personalized learning recommender LLM system based on Knowledge Tracing (KT) and Retrieval-Augmented Generation (RAG). The novelty of TutorLLM lies in its unique combination of KT and RAG techniques with LLMs, which enables dynamic retrieval of context-specific knowledge and provides personalized learning recommendations based on the student's personal learning state. Specifically, this integration allows TutorLLM to tailor responses based on individual learning states predicted by the Multi-Features with Latent Relations BERT-based KT (MLFBK) model and to enhance response accuracy with a Scraper model. The evaluation includes user assessment questionnaires and performance metrics, demonstrating a 10% improvement in user satisfaction and a 5\% increase in quiz scores compared to using general LLMs alone.
• Abstract（参考訳）: 教育におけるAIの統合は、学習効率を高める大きな可能性を秘めている。 ChatGPT、Gemini、Llamaなどの大規模言語モデル(LLM)は、学生が幅広いトピックをクエリでき、前例のない柔軟性を提供する。 しかし、LLMは様々なコンテンツ関連やパーソナライゼーションの欠如といった問題に直面している。 これらの課題に対処するために,知識追跡(KT)と検索・拡張生成(RAG)に基づくパーソナライズされた学習レコメンデータLLMシステムTutorLLMを提案する。 TutorLLMの斬新さは、コンテキスト固有の知識を動的に検索し、学生の個人的学習状態に基づいた個別の学習推奨を提供する、KTとRAGのテクニックとLLMのユニークな組み合わせにある。 具体的には、この統合によりTutorLLMは、遅延関係を持つマルチフィーチャー(Multi-Features with Latent Relations BERT-based KT (MLFBK)モデルによって予測される個々の学習状態に基づいて応答を調整し、Scraperモデルで応答精度を向上させることができる。 評価には,ユーザアセスメントのアンケートと評価指標,ユーザ満足度が10%向上し,クイズスコアが55%増加したこと,などが含まれている。

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