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/2504.03197v3
• Date: Sun, 06 Jul 2025 10:36:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.305444
• 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: モデルが補助線,点,角などの視覚的キーポイントを識別できるかどうかを評価し,これらのキー要素を組み込んだ説明を生成するためのマルチモーダルソリューション説明タスクを提案する。 我々の経験的結果は、最近の大規模オープンソースおよびクローズドソースモデル、ほとんどの一般オープンソースモデル、数学特殊主義モデルを除いて、マルチモーダルソリューションの説明タスクに苦戦していることを示している。 このことは、現在のLLMの教育的文脈における視覚的基盤による推論と説明能力において、大きなギャップを浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.4261670152456
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• 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: multimodal 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 the multimodal solution explanation task, designed to evaluate whether models can identify visual keypoints, such as auxiliary lines, points, angles, and generate explanations that incorporate these key elements essential for understanding. To evaluate model performance on this task, we propose ME2, a multimodal benchmark consisting of 1,000 math problems annotated with visual keypoints and corresponding explanatory text that references those elements. Our empirical results show that, aside from recent large-scale open-source and closed-source models, most generalist open-source models, and even math-specialist models, struggle with the multimodal solution explanation task. This highlights a significant gap in current LLMs' ability to reason and explain with visual grounding in educational contexts. We expect that the multimodal solution explanation task and the ME2 dataset will catalyze further research on LLMs in education and promote their use as effective, explanation-oriented AI tutors.
• 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には、重要な要素が未発見のまま残されている。 現実世界の教育の文脈では、人間の家庭教師は図形、マーキング、ハイライトなどの視覚補助具を常用し、概念的明瞭さを高める。 このギャップを埋めるために,モデルが補助線,点,角などの視覚的キーポイントを識別できるかどうかを評価し,これらのキー要素を組み込んだ説明を生成するためのマルチモーダル解説明タスクを導入する。 本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1000の数学問題からなるマルチモーダルベンチマークME2を提案する。 我々の経験的結果は、最近の大規模オープンソースおよびクローズドソースモデル、ほとんどの一般オープンソースモデル、数学特殊主義モデルを除いて、マルチモーダルソリューションの説明タスクに苦戦していることを示している。 このことは、現在のLLMの教育的文脈における視覚的基盤による推論と説明能力において、大きなギャップを浮き彫りにしている。 我々は、マルチモーダルなソリューション説明タスクとME2データセットが、教育におけるLLMのさらなる研究を触媒し、効果的な説明指向のAI家庭教師としての利用を促進することを期待する。

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