論文の概要: Understanding Learner-LLM Chatbot Interactions and the Impact of Prompting Guidelines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07840v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 15:20:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:22:53.956833
• Title: Understanding Learner-LLM Chatbot Interactions and the Impact of Prompting Guidelines
• Title（参考訳）: 学習者-LLMチャットボット相互作用の理解とプロンプティング・ガイドラインの影響
• Authors: Cansu Koyuturk, Emily Theophilou, Sabrina Patania, Gregor Donabauer, Andrea Martinenghi, Chiara Antico, Alessia Telari, Alessia Testa, Sathya Bursic, Franca Garzotto, Davinia Hernandez-Leo, Udo Kruschwitz, Davide Taibi, Simona Amenta, Martin Ruskov, Dimitri Ognibene,
• Abstract要約: 本研究は,学習者とAIの相互作用を,参加者が効果的なプロンプトの構造化指導を受ける教育実験を通して調査する。 ユーザの行動を評価し,有効性を促進するために,107人のユーザから642のインタラクションのデータセットを解析した。 我々の研究は、ユーザーが大規模言語モデルとどのように関わり、AI支援コミュニケーションを強化するための構造化された指導の役割についてより深く理解している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.834055425277874
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• Abstract: Large Language Models (LLMs) have transformed human-computer interaction by enabling natural language-based communication with AI-powered chatbots. These models are designed to be intuitive and user-friendly, allowing users to articulate requests with minimal effort. However, despite their accessibility, studies reveal that users often struggle with effective prompting, resulting in inefficient responses. Existing research has highlighted both the limitations of LLMs in interpreting vague or poorly structured prompts and the difficulties users face in crafting precise queries. This study investigates learner-AI interactions through an educational experiment in which participants receive structured guidance on effective prompting. We introduce and compare three types of prompting guidelines: a task-specific framework developed through a structured methodology and two baseline approaches. To assess user behavior and prompting efficacy, we analyze a dataset of 642 interactions from 107 users. Using Von NeuMidas, an extended pragmatic annotation schema for LLM interaction analysis, we categorize common prompting errors and identify recurring behavioral patterns. We then evaluate the impact of different guidelines by examining changes in user behavior, adherence to prompting strategies, and the overall quality of AI-generated responses. Our findings provide a deeper understanding of how users engage with LLMs and the role of structured prompting guidance in enhancing AI-assisted communication. By comparing different instructional frameworks, we offer insights into more effective approaches for improving user competency in AI interactions, with implications for AI literacy, chatbot usability, and the design of more responsive AI systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、AIベースのチャットボットと自然言語ベースのコミュニケーションを可能にすることによって、人間とコンピュータのインタラクションを変革した。 これらのモデルは直感的でユーザフレンドリに設計されており、ユーザーは最小限の努力でリクエストを処理できる。 しかし、アクセシビリティにも拘わらず、ユーザーが効果的なプロンプトに苦しむことがあり、非効率な応答をもたらすことが研究で明らかになった。 既存の研究は、曖昧で構造化されていないプロンプトを解釈するLLMの限界と、正確なクエリを作成する上でユーザが直面する困難の両方を強調している。 本研究は,学習者とAIの相互作用を,参加者が効果的なプロンプトの構造化指導を受ける教育実験を通して調査する。 構造化手法と2つのベースラインアプローチによって開発されたタスク固有のフレームワークについて,3種類のプロンプトガイドラインを導入・比較する。 ユーザの行動を評価し,有効性を促進するために,107人のユーザから642のインタラクションのデータセットを解析した。 LLMインタラクション分析のための拡張プラグマティックアノテーションスキーマであるVon NeuMidasを用いて、一般的なプロンプトエラーを分類し、繰り返し発生する行動パターンを同定する。 次に、ユーザ行動の変化、プロンプト戦略への固執、AI生成応答の全体的な品質など、異なるガイドラインの影響を評価する。 我々の研究は、ユーザーがLLMとどのように関わり、AI支援コミュニケーションを強化するための構造化された指導の役割についてより深く理解している。 異なるインストラクショナルフレームワークを比較することで、AIのリテラシー、チャットボットのユーザビリティ、より応答性の高いAIシステムの設計といった、AIインタラクションにおけるユーザ能力向上のためのより効果的なアプローチに関する洞察を提供する。

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