論文の概要: Mathematical Capabilities of Large Language Models in Finnish Matriculation Examination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12347v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 18:31:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:39:38.437789
• Title: Mathematical Capabilities of Large Language Models in Finnish Matriculation Examination
• Title（参考訳）: フィンランドの成熟度試験における大規模言語モデルの数学的能力
• Authors: Mika Setälä, Pieta Sikström, Ville Heilala, Tommi Kärkkäinen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は、教育環境においてますます有望であることが示されている。 本研究は,フィンランドの成熟度試験を用いて,様々なLSMの数学的能力を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832073
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown increasing promise in educational settings, yet their mathematical reasoning has been considered evolving. This study evaluates the mathematical capabilities of various LLMs using the Finnish matriculation examination, a high-stakes digital test for upper secondary education. Initial tests yielded moderate performance corresponding to mid-range grades, but later evaluations demonstrated substantial improvements as the language models evolved. Remarkably, some models achieved near-perfect or perfect scores, matching top student performance and qualifying for university admission. Our findings highlight the rapid advances in the mathematical proficiency of LLMs and illustrate their potential to also support educational assessments at scale.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) は、教育環境での期待が高まっているが、数学的推論は進化していると考えられている。 本研究では,高等中等教育のための高度なデジタルテストであるフィンランド・マトリキュレーション試験を用いて,様々なLSMの数学的能力を評価する。 初期試験では中等級に応じた適度な性能が得られたが、その後の評価では言語モデルが進化するにつれて大幅な改善が見られた。 注目すべきは、いくつかのモデルがほぼ完璧または完璧にスコアを獲得し、トップクラスの成績と大学入学資格が一致したことだ。 本研究は, LLMの数学的能力の急速な向上と, 大規模教育評価支援の可能性を明らかにするものである。

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