論文の概要: DeBERTa-KC: A Transformer-Based Classifier for Knowledge Construction in Online Learning Discourse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.19858v1
• Date: Tue, 21 Oct 2025 20:26:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:16.335955
• Title: DeBERTa-KC: A Transformer-Based Classifier for Knowledge Construction in Online Learning Discourse
• Title（参考訳）: DeBERTa-KC:オンライン学習談話における知識構築のためのトランスフォーマーベース分類器
• Authors: Jindi Wang, Yidi Zhang, Zhaoxing Li,
• Abstract要約: DeBERTa-KCは、オンラインサイエンス学習談話における知識構築(KC)レベルの自動分類のためのトランスフォーマーベースのモデルである。 4つのKCカテゴリ(textitnonKC, textitShare, textitExplore, textitNegotiate)にまたがって20,000の手動で注釈付きサンプルが作成された。 提案したモデルは,DeBERTa-v3を拡張し,Focal Loss, Label Smoothing, R-Drop regularization を用いてクラス不均衡に対処し,一般化を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.618342129914455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study presents DeBERTa-KC, a transformer-based model for automatic classification of knowledge construction (KC) levels in online science learning discourse. Using comments collected from four popular YouTube science channels (2022--2024), a balanced corpus of 20,000 manually annotated samples was created across four KC categories: \textit{nonKC}, \textit{Share}, \textit{Explore}, and \textit{Negotiate}. The proposed model extends DeBERTa-v3 with Focal Loss, Label Smoothing, and R-Drop regularization to address class imbalance and enhance generalization. A reproducible end-to-end pipeline was implemented, encompassing data extraction, annotation, preprocessing, training, and evaluation. Across 10-fold stratified cross-validation, DeBERTa-KC achieved a macro-F1 of $0.836 \pm 0.008$, significantly out-performing both classical and transformer baselines ($p<0.01$). Per-category results indicate strong sensitivity to higher-order epistemic engagement, particularly in \textit{Explore} and \textit{Negotiate} discourse. These findings demonstrate that large language models can effectively capture nuanced indicators of knowledge construction in informal digital learning environments, offering scalable, theory-informed approaches to discourse analysis and the development of automated tools for assessing epistemic engagement.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,オンライン学習談話における知識構築自動分類モデルであるDeBERTa-KCを提案する。 人気の4つのYouTubeサイエンスチャンネル(2022年-2024年)から収集されたコメントを用いて、KCの4つのカテゴリ( \textit{nonKC}, \textit{Share}, \textit{Explore}, \textit{Negotiate})に2万の注釈付きサンプルのバランスがとられたコーパスが作成された。 提案したモデルは,DeBERTa-v3を拡張し,Focal Loss, Label Smoothing, R-Drop regularization を用いてクラス不均衡に対処し,一般化を向上させる。 データ抽出、アノテーション、前処理、トレーニング、評価を含む再現可能なエンドツーエンドパイプラインが実装された。 DeBERTa-KCは10倍の層状クロスバリデーションで$0.836 \pm 0.008$のマクロF1を達成し、古典的およびトランスフォーマーベースライン(p<0.01$)を著しく上回った。 特にtextit{Explore} と \textit{Negotiate} の談話では、カテゴリーごとの結果は高次てんかんに対する強い感受性を示す。 これらの結果から,大規模言語モデルにより,非公式なデジタル学習環境における知識構築のニュアンスな指標を効果的に把握し,言論分析へのスケーラブルで理論インフォームドなアプローチと,情緒的エンゲージメントを評価する自動化ツールの開発が可能であることが示唆された。

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