論文の概要: Analyzing Feedback Mechanisms in AI-Generated MCQs: Insights into Readability, Lexical Properties, and Levels of Challenge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21013v1
- Date: Sat, 19 Apr 2025 09:20:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-11 21:24:21.981206
- Title: Analyzing Feedback Mechanisms in AI-Generated MCQs: Insights into Readability, Lexical Properties, and Levels of Challenge
- Title（参考訳）: AI生成MCQにおけるフィードバックメカニズムの解析:可読性、語彙特性、課題レベルについて
- Authors: Antoun Yaacoub, Zainab Assaghir, Lionel Prevost, Jérôme Da-Rugna,
- Abstract要約: 本研究は,Google の Gemini 1.5-flash テキストモデルが生成するフィードバックの言語的および構造的特性を,コンピュータサイエンスのマルチチョイス質問(MCQ)に適用するものである。
長,可読性スコア(フレッシュ・キンケイド級),語彙の豊かさ,語彙密度などの主要な言語指標を算出し,検討した。
この結果から, 多様な教育的文脈におけるAI生成フィードバックの動的適応を実証し, フィードバックトーンと質問難易度の間に有意な相互作用効果が認められた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI)-generated feedback in educational settings has garnered considerable attention due to its potential to enhance learning outcomes. However, a comprehensive understanding of the linguistic characteristics of AI-generated feedback, including readability, lexical richness, and adaptability across varying challenge levels, remains limited. This study delves into the linguistic and structural attributes of feedback generated by Google's Gemini 1.5-flash text model for computer science multiple-choice questions (MCQs). A dataset of over 1,200 MCQs was analyzed, considering three difficulty levels (easy, medium, hard) and three feedback tones (supportive, neutral, challenging). Key linguistic metrics, such as length, readability scores (Flesch-Kincaid Grade Level), vocabulary richness, and lexical density, were computed and examined. A fine-tuned RoBERTa-based multi-task learning (MTL) model was trained to predict these linguistic properties, achieving a Mean Absolute Error (MAE) of 2.0 for readability and 0.03 for vocabulary richness. The findings reveal significant interaction effects between feedback tone and question difficulty, demonstrating the dynamic adaptation of AI-generated feedback within diverse educational contexts. These insights contribute to the development of more personalized and effective AI-driven feedback mechanisms, highlighting the potential for improved learning outcomes while underscoring the importance of ethical considerations in their design and deployment.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)による教育環境でのフィードバックは、学習結果を向上する可能性から、かなりの注目を集めている。
しかし、可読性、語彙の豊かさ、様々な課題レベルの適応性など、AI生成フィードバックの言語的特性に関する包括的理解は依然として限られている。
この研究は、GoogleのGemini 1.5-flashテキストモデルによって生成されたフィードバックの言語的および構造的特性を、コンピュータサイエンスのマルチチョイス質問(MCQ)に織り込んだものである。
3つの難易度(易易度、中度、硬度)と3つのフィードバックトーン(支持性、中立性、難易度)を考慮して1200以上のMCQのデータセットを分析した。
長,可読性スコア(フレッシュ・キンケイド級),語彙の豊かさ,語彙密度などの主要な言語指標を算出し,検討した。
RoBERTaをベースとしたマルチタスク学習(MTL)モデルはこれらの言語特性を予測するために訓練され、可読性2.0の平均絶対誤差(MAE)と語彙豊か度0.03を達成した。
この結果から, 多様な教育的文脈におけるAI生成フィードバックの動的適応を実証し, フィードバックトーンと質問難易度の間に有意な相互作用効果が認められた。
これらの洞察は、よりパーソナライズされ効果的なAI駆動のフィードバックメカニズムの開発に寄与する。
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