論文の概要: CoDAE: Adapting Large Language Models for Education via Chain-of-Thought Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08386v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 18:13:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.206749
• Title: CoDAE: Adapting Large Language Models for Education via Chain-of-Thought Data Augmentation
• Title（参考訳）: CoDAE:Chain-of-Thoughtデータ拡張による大規模言語モデルの教育適応
• Authors: Shuzhou Yuan, William LaCroix, Hardik Ghoshal, Ercong Nie, Michael Färber,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、スケーラビリティとパーソナライズされた命令の可能性のため、AIチューターとしてますます採用されている。 我々は、Chain-of-Thoughtデータ拡張を通じてLLMを教育用途に適用するフレームワークであるCoDAEを紹介する。 学生とChatGPTをベースとした教師との現実世界の対話を収集し,CoTを駆使して,ステップバイステップの推論と教育的に整合した指導を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.901227918730562
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly employed as AI tutors due to their scalability and potential for personalized instruction. However, off-the-shelf LLMs often underperform in educational settings: they frequently reveal answers too readily, fail to adapt their responses to student uncertainty, and remain vulnerable to emotionally manipulative prompts. To address these challenges, we introduce CoDAE, a framework that adapts LLMs for educational use through Chain-of-Thought (CoT) data augmentation. We collect real-world dialogues between students and a ChatGPT-based tutor and enrich them using CoT prompting to promote step-by-step reasoning and pedagogically aligned guidance. Furthermore, we design targeted dialogue cases to explicitly mitigate three key limitations: over-compliance, low response adaptivity, and threat vulnerability. We fine-tune four open-source LLMs on different variants of the augmented datasets and evaluate them in simulated educational scenarios using both automatic metrics and LLM-as-a-judge assessments. Our results show that models fine-tuned with CoDAE deliver more pedagogically appropriate guidance, better support reasoning processes, and effectively resist premature answer disclosure.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、スケーラビリティとパーソナライズされた命令の可能性のため、AIチューターとしてますます採用されている。 しかし、既成のLLMは、しばしば教育環境では性能が劣り、答えがあまりにも簡単すぎること、学生の不確実性に反応しないこと、感情的に操作的なプロンプトに弱いままである。 これらの課題に対処するため,我々は,CoT(Chain-of-Thought)データ拡張を通じてLLMを教育用に適用するフレームワークであるCoDAEを紹介した。 学生とChatGPTをベースとした教師との現実世界の対話を収集し,CoTを駆使して,ステップバイステップの推論と教育的に整合した指導を促進する。 さらに、過度なコンプライアンス、低応答適応性、脅威脆弱性という3つの重要な制約を明示的に緩和するために、ターゲットの対話ケースを設計する。 拡張データセットの異なる変種について4つのオープンソースLCMを微調整し、自動メトリクスとLCM-as-a-judgeアセスメントの両方を用いて、シミュレーションされた教育シナリオで評価する。 以上の結果から,CoDAEを微調整したモデルでは,より教育的に適切なガイダンスが得られ,推論プロセスのサポートが向上し,早期回答の開示に効果的に抵抗できることが示唆された。

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