論文の概要: The StudyChat Dataset: Student Dialogues With ChatGPT in an Artificial Intelligence Course

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07928v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 00:17:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:41:50.835079
• Title: The StudyChat Dataset: Student Dialogues With ChatGPT in an Artificial Intelligence Course
• Title（参考訳）: StudyChat Dataset:人工知能コースにおけるChatGPTとの対話
• Authors: Hunter McNichols, Andrew Lan,
• Abstract要約: textbfStudyChatは、LLMベースのチューターと現実世界の学生のインタラクションをキャプチャする公開データセットである。 我々はChatGPTのコア機能を複製したWebアプリケーションをデプロイし、それをLLMとの学生インタラクションのログに使用します。 これらの相互作用を分析し、行動傾向を強調し、特定の利用パターンがコースの結果にどのように関係しているかを分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1485350418225244
• License:
• Abstract: The widespread availability of large language models (LLMs), such as ChatGPT, has significantly impacted education, raising both opportunities and challenges. Students can frequently interact with LLM-powered, interactive learning tools, but their usage patterns need to be analyzed to ensure ethical usage of these tools. To better understand how students interact with LLMs in an academic setting, we introduce \textbf{StudyChat}, a publicly available dataset capturing real-world student interactions with an LLM-powered tutoring chatbot in a semester-long, university-level artificial intelligence (AI) course. We deploy a web application that replicates ChatGPT's core functionalities, and use it to log student interactions with the LLM while working on programming assignments. We collect 1,197 conversations, which we annotate using a dialogue act labeling schema inspired by observed interaction patterns and prior research. Additionally, we analyze these interactions, highlight behavioral trends, and analyze how specific usage patterns relate to course outcomes. \textbf{StudyChat} provides a rich resource for the learning sciences and AI in education communities, enabling further research into the evolving role of LLMs in education.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の普及は、教育に大きな影響を与え、機会と課題の両方を提起している。 学生はLLMを利用した対話型学習ツールと頻繁に対話できるが、これらのツールの倫理的利用を保証するためには、それらの利用パターンを分析する必要がある。 学生がLLMとどのように相互作用するかをより深く理解するために,大学レベルの人工知能(AI)コースで,LLMを利用した学習チャットボットを用いた実世界の学生インタラクションをキャプチャする,公開データセットである‘textbf{StudyChat} を紹介した。 我々はChatGPTのコア機能を複製したWebアプリケーションをデプロイし、プログラミングの課題に取り組んでいる間、LLMと学生のインタラクションをログに記録する。 我々は1,197の会話を収集し、観察された対話パターンと先行研究に触発された対話行動ラベリングスキーマを用いて注釈を付ける。 さらに、これらの相互作用を分析し、行動傾向を強調し、特定の利用パターンがコースの結果にどのように関係しているかを分析する。 \textbf{StudyChat}は、教育コミュニティにおける学習科学とAIのための豊富なリソースを提供し、教育におけるLLMの役割の進化に関するさらなる研究を可能にする。

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