論文の概要: Explain with Visual Keypoints Like a Real Mentor! A Benchmark for Multimodal Solution Explanation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03197v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 06:03:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:48:34.057416
• Title: Explain with Visual Keypoints Like a Real Mentor! A Benchmark for Multimodal Solution Explanation
• Title（参考訳）: マルチモーダルなソリューション説明のためのベンチマーク
• Authors: Jaewoo Park, Jungyang Park, Dongju Jang, Jiwan Chung, Byungwoo Yoo, Jaewoo Shin, Seonjoon Park, Taehyeong Kim, Youngjae Yu,
• Abstract要約: 本稿では,新しい視覚的要素を取り入れた視覚的解法記述法を提案する。 視覚的キーポイントとそれに対応する説明文をアノテートした997個の数学問題からなるベンチマークであるMathExplainを提案する。 実験の結果、いくつかのクローズド・ソース・モデルは、視覚的ソリューション記述に有望な能力を示すが、現在のオープンソース・汎用・モデルは矛盾なく機能することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.4261670152456
• License:
• Abstract: With the rapid advancement of mathematical reasoning capabilities in large language models (LLMs), AI systems are increasingly being adopted in educational settings to support students' comprehension of problem-solving processes. However, a critical component remains underexplored in current LLM-generated explanations: visual explanation. In real-world instructional contexts, human tutors routinely employ visual aids-such as diagrams, markings, and highlights-to enhance conceptual clarity. To bridge this gap, we introduce a novel task of visual solution explanation, which requires not only solving problems but also generating explanations that incorporate newly introduced visual elements essential for understanding (e.g., auxiliary lines, annotations, or geometric constructions). To evaluate model performance on this task, we propose MathExplain, a multimodal benchmark consisting of 997 math problems annotated with visual keypoints and corresponding explanatory text that references those elements. Our empirical results show that while some closed-source models demonstrate promising capabilities on visual solution-explaining, current open-source general-purpose models perform inconsistently, particularly in identifying relevant visual components and producing coherent keypoint-based explanations. We expect that visual solution-explaining and the MathExplain dataset will catalyze further research on multimodal LLMs in education and advance their deployment as effective, explanation-oriented AI tutors. Code and data will be released publicly.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)における数学的推論能力の急速な進歩に伴い、AIシステムは、学生による問題解決プロセスの理解を支援するために、教育環境においてますます採用されている。 しかし、LLMが生成した現在の説明では、重要な要素が未発見のままである。 現実世界の教育の文脈では、人間の家庭教師は図表、マーキング、ハイライトなどの視覚補助具を日常的に使用し、概念的明瞭さを高める。 このギャップを埋めるために、問題解決だけでなく、理解に不可欠な新しい視覚要素(例えば、補助線、アノテーション、幾何学的構成など)を組み込んだ説明も必要となる、視覚的解法の説明という新しいタスクを導入する。 この課題におけるモデル性能を評価するために,視覚的キーポイントとそれに対応する説明文を付加した997個の数学問題からなるマルチモーダル・ベンチマークであるMathExplainを提案する。 実験の結果,いくつかのクローズド・ソース・モデルは視覚的解法記述に有望な能力を示したが,現在のオープンソース汎用・モデルでは,特に関連する視覚的成分の同定と一貫性のあるキーポイントに基づく説明が不整合に機能することが示唆された。 我々は、視覚的ソリューション説明とMathExplainデータセットが、教育におけるマルチモーダル LLM のさらなる研究を触媒し、効果的な説明指向のAI家庭教師としての展開を進めることを期待している。 コードとデータは公開されます。

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