論文の概要: AI-driven formative assessment and adaptive learning in data-science education: Evaluating an LLM-powered virtual teaching assistant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20369v1
• Date: Wed, 17 Sep 2025 11:27:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-26 20:58:12.469065
• Title: AI-driven formative assessment and adaptive learning in data-science education: Evaluating an LLM-powered virtual teaching assistant
• Title（参考訳）: データサイエンス教育におけるAIによる形式的評価と適応学習--LLMを利用した仮想教示アシスタントの評価
• Authors: Fadjimata I Anaroua, Qing Li, Yan Tang, Hong P. Liu,
• Abstract要約: VITA(Virtual Teaching Assistants)は、大規模言語モデル(LLM)を搭載したボット(BotCaptain)を組み込んだ適応型分散学習プラットフォームである。 記事では、チャットログをExperience API(xAPI)ステートメントに変換するエンドツーエンドのデータパイプラインについて説明する。 今後の作業は、プラットフォームの適応的なインテリジェンスを洗練し、さまざまな教育環境に適用性を検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.874351093155318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents VITA (Virtual Teaching Assistants), an adaptive distributed learning (ADL) platform that embeds a large language model (LLM)-powered chatbot (BotCaptain) to provide dialogic support, interoperable analytics, and integrity-aware assessment for workforce preparation in data science. The platform couples context-aware conversational tutoring with formative-assessment patterns designed to promote reflective reasoning. The paper describes an end-to-end data pipeline that transforms chat logs into Experience API (xAPI) statements, instructor dashboards that surface outliers for just-in-time intervention, and an adaptive pathway engine that routes learners among progression, reinforcement, and remediation content. The paper also benchmarks VITA conceptually against emerging tutoring architectures, including retrieval-augmented generation (RAG)--based assistants and Learning Tools Interoperability (LTI)--integrated hubs, highlighting trade-offs among content grounding, interoperability, and deployment complexity. Contributions include a reusable architecture for interoperable conversational analytics, a catalog of patterns for integrity-preserving formative assessment, and a practical blueprint for integrating adaptive pathways into data-science courses. The paper concludes with implementation lessons and a roadmap (RAG integration, hallucination mitigation, and LTI~1.3 / OpenID Connect) to guide multi-course evaluations and broader adoption. In light of growing demand and scalability constraints in traditional instruction, the approach illustrates how conversational AI can support engagement, timely feedback, and personalized learning at scale. Future work will refine the platform's adaptive intelligence and examine applicability across varied educational settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用したチャットボット(BotCaptain)を組み込んだ適応型分散学習(ADL)プラットフォームであるVITA(Virtual Teaching Assistants)を提案する。 このプラットフォームは、コンテキスト対応の会話学習と、反射的推論を促進するように設計された形式的評価パターンを結合する。 本稿では、チャットログをExperience API(xAPI)ステートメントに変換するエンドツーエンドのデータパイプライン、ジャストインタイム介入のためのインストラクターダッシュボード、学習者を進行、強化、修復コンテンツをルーティングするアダプティブパスエンジンについて説明する。 この論文は、検索強化世代(RAG)ベースのアシスタントと学習ツール相互運用(LTI)統合ハブを含む、新たな学習アーキテクチャに対するVITAの概念的なベンチマークを行い、コンテンツ基盤間のトレードオフ、相互運用性、デプロイメントの複雑さを強調している。 コントリビューションには、相互運用可能な会話分析のための再利用可能なアーキテクチャ、整合性を保存するためのパターンのカタログ、適応経路をデータサイエンスコースに統合するための実用的な青写真が含まれる。 本稿は、マルチコース評価とより広範な採用を導くために、実装のレッスンとロードマップ(RAG統合、幻覚緩和、LTI~1.3 / OpenID Connect)で締めくくる。 従来の命令における需要の増加とスケーラビリティの制約を考慮して、このアプローチは、対話型AIがエンゲージメント、タイムリーなフィードバック、大規模でのパーソナライズされた学習をどのようにサポートするかを説明している。 今後の作業は、プラットフォームの適応的なインテリジェンスを洗練し、さまざまな教育環境に適用性を検討する。

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