論文の概要: Feedback Indicators: The Alignment between Llama and a Teacher in Language Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11364v1
- Date: Fri, 15 Aug 2025 09:59:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-18 14:51:23.845306
- Title: Feedback Indicators: The Alignment between Llama and a Teacher in Language Learning
- Title（参考訳）: フィードバック指標:Llamaと教師の言語学習におけるアライメント
- Authors: Sylvio Rüdian, Yassin Elsir, Marvin Kretschmer, Sabine Cayrou, Niels Pinkwart,
- Abstract要約: フィードバックが構築される基盤として機能するため、まずは関連する指標を抽出することが不可欠である。
本研究では,大きな言語モデルであるLlama 3.1を用いて,学生の言語学習コースへの投稿から,そのような指標を抽出する初期段階について検討した。
その結果,予測外の指標と基準の組み合わせであっても,統計的に有意な相関が認められた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Automated feedback generation has the potential to enhance students' learning progress by providing timely and targeted feedback. Moreover, it can assist teachers in optimizing their time, allowing them to focus on more strategic and personalized aspects of teaching. To generate high-quality, information-rich formative feedback, it is essential first to extract relevant indicators, as these serve as the foundation upon which the feedback is constructed. Teachers often employ feedback criteria grids composed of various indicators that they evaluate systematically. This study examines the initial phase of extracting such indicators from students' submissions of a language learning course using the large language model Llama 3.1. Accordingly, the alignment between indicators generated by the LLM and human ratings across various feedback criteria is investigated. The findings demonstrate statistically significant strong correlations, even in cases involving unanticipated combinations of indicators and criteria. The methodology employed in this paper offers a promising foundation for extracting indicators from students' submissions using LLMs. Such indicators can potentially be utilized to auto-generate explainable and transparent formative feedback in future research.
- Abstract（参考訳）: 自動フィードバック生成は、タイムリーで目標とするフィードバックを提供することで、生徒の学習進捗を向上させる可能性がある。
さらに、教師の時間最適化を支援して、より戦略的かつパーソナライズされた教育の側面に集中できるようにする。
高品質で情報に富んだ書式フィードバックを生成するためには,まずは関連する指標を抽出することが重要である。
教師は、システム的に評価する様々な指標からなるフィードバック基準グリッドを使うことが多い。
本研究では,大きな言語モデルであるLlama 3.1を用いて,学生の言語学習コースへの投稿から,そのような指標を抽出する初期段階について検討した。
そこで, LLMによって生成された指標と, 各種フィードバック基準における評価値のアライメントについて検討した。
その結果,予測外の指標と基準の組み合わせであっても,統計的に有意な相関が認められた。
本稿では,LSMを用いた学生の提出書からインジケータを抽出するための有望な基盤を提供する。
このような指標は、将来の研究において説明可能な透明な形式フィードバックを自動生成するために利用することができる。
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