論文の概要: Personalizing Student-Agent Interactions Using Log-Contextualized Retrieval Augmented Generation (RAG)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17238v1
• Date: Thu, 22 May 2025 19:31:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:33.669385
• Title: Personalizing Student-Agent Interactions Using Log-Contextualized Retrieval Augmented Generation (RAG)
• Title（参考訳）: ログコンテクスト化検索強化世代(RAG)を用いた学生エージェントインタラクションのパーソナライズ
• Authors: Clayton Cohn, Surya Rayala, Caitlin Snyder, Joyce Fonteles, Shruti Jain, Naveeduddin Mohammed, Umesh Timalsina, Sarah K. Burriss, Ashwin T S, Namrata Srivastava, Menton Deweese, Angela Eeds, Gautam Biswas,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は動的教育的相互作用を促進するが、潜在的幻覚は信頼、信頼、教育的価値を損なう可能性がある。 本稿では,協調談話の文脈化に環境ログを組み込むことでRAG検索を向上させる対数文脈化RAG(LC-RAG)を提案する。 その結果,LC-RAGは談話のみのベースラインでの検索を改善し,コラボレーティブ・ピアエージェントであるCopaが関連性のあるパーソナライズされたガイダンスを提供することができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5262811753348715
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Collaborative dialogue offers rich insights into students' learning and critical thinking. This is essential for adapting pedagogical agents to students' learning and problem-solving skills in STEM+C settings. While large language models (LLMs) facilitate dynamic pedagogical interactions, potential hallucinations can undermine confidence, trust, and instructional value. Retrieval-augmented generation (RAG) grounds LLM outputs in curated knowledge, but its effectiveness depends on clear semantic links between user input and a knowledge base, which are often weak in student dialogue. We propose log-contextualized RAG (LC-RAG), which enhances RAG retrieval by incorporating environment logs to contextualize collaborative discourse. Our findings show that LC-RAG improves retrieval over a discourse-only baseline and allows our collaborative peer agent, Copa, to deliver relevant, personalized guidance that supports students' critical thinking and epistemic decision-making in a collaborative computational modeling environment, XYZ.
• Abstract（参考訳）: 協調的対話は、学生の学習と批判的思考に関する豊富な洞察を提供する。 これは、STEM+Cの設定において、学生の学習と問題解決のスキルに教育的エージェントを適用するために不可欠である。 大きな言語モデル(LLM)は動的教育的相互作用を促進するが、潜在的幻覚は信頼、信頼、教育的価値を損なう可能性がある。 Retrieval-augmented Generation (RAG) は、LLMの出力をキュレートした知識に基礎を置いているが、その効果は、学生の対話において弱いユーザ入力と知識ベースとの明確なセマンティックリンクに依存している。 本稿では,協調談話の文脈化に環境ログを組み込むことでRAG検索を向上させる対数文脈化RAG(LC-RAG)を提案する。 その結果,LC-RAGは談話のみのベースライン上での検索を改良し,協調的なピアエージェントであるCopaが,学生の批判的思考と認識的意思決定を協調的な計算モデル環境であるXYZで支援する,関連性のあるパーソナライズされたガイダンスを提供することができた。

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