論文の概要: Single-Agent vs. Multi-Agent LLM Strategies for Automated Student Reflection Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05716v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 06:34:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:31:47.904821
• Title: Single-Agent vs. Multi-Agent LLM Strategies for Automated Student Reflection Assessment
• Title（参考訳）: 学生の振り返り自動評価のための単一エージェント対マルチエージェントLDM戦略
• Authors: Gen Li, Li Chen, Cheng Tang, Valdemar Švábenský, Daisuke Deguchi, Takayoshi Yamashita, Atsushi Shimada,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、学生の反射を定量的スコアに変換する。 LLMは、リフレクションアセスメントを効果的に自動化し、教育者の作業量を削減し、学生のタイムリーなサポートを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.145339327301816
• License:
• Abstract: We explore the use of Large Language Models (LLMs) for automated assessment of open-text student reflections and prediction of academic performance. Traditional methods for evaluating reflections are time-consuming and may not scale effectively in educational settings. In this work, we employ LLMs to transform student reflections into quantitative scores using two assessment strategies (single-agent and multi-agent) and two prompting techniques (zero-shot and few-shot). Our experiments, conducted on a dataset of 5,278 reflections from 377 students over three academic terms, demonstrate that the single-agent with few-shot strategy achieves the highest match rate with human evaluations. Furthermore, models utilizing LLM-assessed reflection scores outperform baselines in both at-risk student identification and grade prediction tasks. These findings suggest that LLMs can effectively automate reflection assessment, reduce educators' workload, and enable timely support for students who may need additional assistance. Our work emphasizes the potential of integrating advanced generative AI technologies into educational practices to enhance student engagement and academic success.
• Abstract（参考訳）: オープンテキスト学生のリフレクションの自動評価と学業成績予測にLarge Language Models (LLMs) を用いる方法について検討する。 従来のリフレクション評価手法は時間がかかり、教育環境では効果的にスケールできない。 本研究では,2つの評価手法(シングルエージェントとマルチエージェント)と2つのプロンプト技術(ゼロショットと少数ショット)を用いて,学生の反射を定量的スコアに変換する。 実験は,3つの学術用語を用いた377人の学生の5,278の反射率のデータセットを用いて行った。 さらに、LLM評価反射を用いたモデルでは、リスクのある学生の識別と成績予測の両方において、ベースラインを上回っている。 これらの結果から,LLMはリフレクションアセスメントを効果的に自動化し,教育者の作業量を削減し,追加支援を必要とする学生へのタイムリーな支援を可能にすることが示唆された。 我々の研究は、先進的な生成AI技術を教育実践に統合し、学生のエンゲージメントと学術的成功を高める可能性を強調している。

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