論文の概要: Multilingual Performance Biases of Large Language Models in Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17720v1
• Date: Thu, 24 Apr 2025 16:32:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-25 15:25:05.719186
• Title: Multilingual Performance Biases of Large Language Models in Education
• Title（参考訳）: 教育における大規模言語モデルの多言語的性能評価
• Authors: Vansh Gupta, Sankalan Pal Chowdhury, Vilém Zouhar, Donya Rooein, Mrinmaya Sachan,
• 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採用されている。 この研究は、非英語の教育環境での使用が保証されているかどうかを確かめるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.14806026620442
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly being adopted in educational settings. These applications expand beyond English, though current LLMs remain primarily English-centric. In this work, we ascertain if their use in education settings in non-English languages is warranted. We evaluated the performance of popular LLMs on four educational tasks: identifying student misconceptions, providing targeted feedback, interactive tutoring, and grading translations in six languages (Hindi, Arabic, Farsi, Telugu, Ukrainian, Czech) in addition to English. We find that the performance on these tasks somewhat corresponds to the amount of language represented in training data, with lower-resource languages having poorer task performance. Although the models perform reasonably well in most languages, the frequent performance drop from English is significant. Thus, we recommend that practitioners first verify that the LLM works well in the target language for their educational task before deployment.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、教育環境においてますます採用されている。 これらの応用は英語を超えて拡大するが、現在のLLMは主に英語中心である。 本研究は、英語以外の言語における教育環境における使用が保証されているかどうかを確かめるものである。 学生の誤解の特定,目標とするフィードバックの提供,インタラクティブな指導,6言語(ヒンディー語,アラビア語,ファルシ語,テルグ語,ウクライナ語,チェコ語)による翻訳の段階的評価を行った。 これらのタスクのパフォーマンスは、トレーニングデータに表される言語量に対応しており、低リソース言語はタスクパフォーマンスが劣っている。 モデルはほとんどの言語で合理的に機能するが、英語からの頻繁な性能低下は顕著である。 そこで,我々はまず,LLMが対象言語で適切に動作することを確認することを推奨する。

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