論文の概要: Exploring Effective Strategies for Building a Customised GPT Agent for Coding Classroom Dialogues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07194v1
• Date: Sun, 08 Jun 2025 15:29:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 21:10:47.086786
• Title: Exploring Effective Strategies for Building a Customised GPT Agent for Coding Classroom Dialogues
• Title（参考訳）: コーディングクラスルーム対話のためのカスタマイズGPTエージェント構築のための効果的な方策を探る
• Authors: Luwei Bai, Dongkeun Han, Sara Hennessy,
• Abstract要約: 本研究は,教室対話をコードするカスタマイズGPTエージェントの開発に有効な戦略について検討する。 GPT-4のMyGPTエージェントを事例として,人間のコードブックを用いた教室対話におけるベースライン性能を評価する。 この結果は,いくつかの制限があるにも関わらず,これらの戦略で開発されたMyGPTエージェントが有用なコーディングアシスタントとして機能することを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study investigates effective strategies for developing a customised GPT agent to code classroom dialogue. While classroom dialogue is widely recognised as a crucial element of education, its analysis remains challenging due to the need for a nuanced understanding of dialogic functions and the labour-intensive nature of manual transcript coding. Recent advancements in large language models offer promising avenues for automating this process. However, existing studies predominantly focus on training large-scale models or evaluating pre-trained models with fixed codebooks, which are often not applicable or replicable for dialogue researchers working with small datasets or customised coding schemes. Using GPT-4's MyGPT agent as a case, this study evaluates its baseline performance in coding classroom dialogue with a human codebook and examines how performance varies with different example inputs through a variable control method. Through a design-based research approach, it identifies a set of practical strategies, based on MyGPT's unique features, for configuring effective agents with limited data. The findings suggest that, despite some limitations, a MyGPT agent developed with these strategies can serve as a useful coding assistant by generating coding suggestions.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,教室対話をコードするカスタマイズGPTエージェントを開発するための効果的な戦略について検討する。 教室の対話は教育の重要な要素として広く認識されているが、その分析は、対話機能に関する微妙な理解と手書き文字起こし符号化の労働集約性の必要性から、依然として困難である。 大規模言語モデルの最近の進歩は、このプロセスを自動化するための有望な道を提供する。 しかし、既存の研究は主に大規模モデルのトレーニングや、固定されたコードブックによる事前学習モデルの評価に重点を置いている。 本研究は, GPT-4のMyGPTエージェントを事例として, 人間のコードブックを用いたプログラミング教室での対話におけるベースライン性能を評価し, 可変制御手法を用いて, 異なるサンプル入力でパフォーマンスがどう変化するかを検討する。 デザインベースの研究アプローチを通じて、限られたデータで効果的なエージェントを設定するための、MyGPTのユニークな特徴に基づく一連の実践的戦略を特定する。 この結果は,いくつかの制限があるにも関わらず,これらの戦略で開発されたMyGPTエージェントが,符号化提案を生成することで,有用なコーディングアシスタントとして機能することを示唆している。

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