論文の概要: Automated Feedback on Student-Generated UML and ER Diagrams Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23470v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 11:49:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.7169
• Title: Automated Feedback on Student-Generated UML and ER Diagrams Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたUMLとERダイアグラムの自動フィードバック
• Authors: Sebastian Gürtl, Gloria Schimetta, David Kerschbaumer, Michael Liut, Alexander Steinmaurer,
• Abstract要約: LLMツールのプロトタイプであるDUET(Diamatic & ER Tutor)を紹介する。 参照ダイアグラムと学生が提出したダイアグラムをテキスト表現に変換し、違いに基づいて構造化されたフィードバックを提供する。 多段階のLCMパイプラインを使用して図を比較し、反射フィードバックを生成する。 自己指導型学習を奨励し、指導戦略を伝えることを目的として、教育者の分析的な洞察を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.58317527488534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: UML and ER diagrams are foundational in computer science education but come with challenges for learners due to the need for abstract thinking, contextual understanding, and mastery of both syntax and semantics. These complexities are difficult to address through traditional teaching methods, which often struggle to provide scalable, personalized feedback, especially in large classes. We introduce DUET (Diagrammatic UML & ER Tutor), a prototype of an LLM-based tool, which converts a reference diagram and a student-submitted diagram into a textual representation and provides structured feedback based on the differences. It uses a multi-stage LLM pipeline to compare diagrams and generate reflective feedback. Furthermore, the tool enables analytical insights for educators, aiming to foster self-directed learning and inform instructional strategies. We evaluated DUET through semi-structured interviews with six participants, including two educators and four teaching assistants. They identified strengths such as accessibility, scalability, and learning support alongside limitations, including reliability and potential misuse. Participants also suggested potential improvements, such as bulk upload functionality and interactive clarification features. DUET presents a promising direction for integrating LLMs into modeling education and offers a foundation for future classroom integration and empirical evaluation.
• Abstract（参考訳）: UMLとERダイアグラムはコンピュータサイエンス教育の基礎であるが、抽象的思考、文脈理解、構文と意味論の両方の習得の必要性から、学習者には課題が生じる。 これらの複雑さは、特に大規模クラスにおいて、スケーラブルでパーソナライズされたフィードバックを提供するのに苦労する伝統的な教育方法を通して対処するのは難しい。 LLM ベースのツールのプロトタイプである DUET (Diagrammatic UML & ER Tutor) を紹介する。 多段階のLCMパイプラインを使用して図を比較し、反射フィードバックを生成する。 さらに、このツールは、自己指導型学習の育成と指導戦略の通知を目的とした、教育者の分析的な洞察を可能にする。 教員2名と教官4名を含む6人を対象に,半構造化面接を通じてDUETを評価した。 彼らはアクセシビリティ、スケーラビリティ、学習サポートなどの長所を、信頼性や潜在的な誤用を含む制限とともに特定した。 参加者は、バルクアップロード機能やインタラクティブな明確化機能など、潜在的な改善も提案した。 DUETはLLMをモデリング教育に統合するための有望な方向性を示し、将来の教室統合と経験的評価の基礎を提供する。

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