論文の概要: MathMistake Checker: A Comprehensive Demonstration for Step-by-Step Math Problem Mistake Finding by Prompt-Guided LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04291v1
• Date: Thu, 06 Mar 2025 10:19:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 15:59:56.735651
• Title: MathMistake Checker: A Comprehensive Demonstration for Step-by-Step Math Problem Mistake Finding by Prompt-Guided LLMs
• Title（参考訳）: MathMistake Checker: Prompt-Guided LLMによるステップ・バイ・ステップ数学問題の総合的な説明
• Authors: Tianyang Zhang, Zhuoxuan Jiang, Haotian Zhang, Lin Lin, Shaohua Zhang,
• Abstract要約: そこで本研究では,数理問題におけるステップ・バイ・ステップの誤り発見を自動化する新しいシステムであるMathMistake Checkerを提案する。 本システムは,教育的観点からの学習経験を簡素化し,効率を向上させることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.756898876556455
• License:
• Abstract: We propose a novel system, MathMistake Checker, designed to automate step-by-step mistake finding in mathematical problems with lengthy answers through a two-stage process. The system aims to simplify grading, increase efficiency, and enhance learning experiences from a pedagogical perspective. It integrates advanced technologies, including computer vision and the chain-of-thought capabilities of the latest large language models (LLMs). Our system supports open-ended grading without reference answers and promotes personalized learning by providing targeted feedback. We demonstrate its effectiveness across various types of math problems, such as calculation and word problems.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,2段階のプロセスを用いて,数学問題におけるステップ・バイ・ステップの誤り発見を自動化する新しいシステムであるMathMistake Checkerを提案する。 本システムは,教育的観点からの学習経験を簡素化し,効率を高めることを目的としている。 コンピュータビジョンや最新の大規模言語モデル(LLM)のチェーン・オブ・シークレット機能など、高度な技術を統合している。 本システムは,参照応答を伴わないオープンエンドグレーディングをサポートし,目標とするフィードバックを提供することでパーソナライズされた学習を促進する。 計算や単語問題など,様々な数学問題に対して有効性を示す。

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