論文の概要: Answering Students' Questions on Course Forums Using Multiple Chain-of-Thought Reasoning and Finetuning RAG-Enabled LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.09831v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:11:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.514972
• Title: Answering Students' Questions on Course Forums Using Multiple Chain-of-Thought Reasoning and Finetuning RAG-Enabled LLM
• Title（参考訳）: 複数のチェーン・オブ・ソート推論とRAG-Enabled LLMを用いた講座における学生の質問への回答
• Authors: Neo Wang, Sonit Singh,
• Abstract要約: 本稿では,検索拡張生成法(RAG)を用いた大規模言語モデルに基づく質問応答システムを提案する。 本研究は,オープンソースのLarge Language Model (LLM) を用いた質問応答システムを設計し,関連するコースデータセットに基づいて微調整することに焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The course forums are increasingly significant and play vital role in facilitating student discussions and answering their questions related to the course. It provides a platform for students to post their questions related to the content and admin issues related to the course. However, there are several challenges due to the increase in the number of students enrolled in the course. The primary challenge is that students' queries cannot be responded immediately and the instructors have to face lots of repetitive questions. To mitigate these issues, we propose a question answering system based on large language model with retrieval augmented generation (RAG) method. This work focuses on designing a question answering system with open source Large Language Model (LLM) and fine-tuning it on the relevant course dataset. To further improve the performance, we use a local knowledge base and applied RAG method to retrieve relevant documents relevant to students' queries, where the local knowledge base contains all the course content. To mitigate the hallucination of LLMs, We also integrate it with multi chain-of-thought reasoning to overcome the challenge of hallucination in LLMs. In this work, we experiment fine-tuned LLM with RAG method on the HotpotQA dataset. The experimental results demonstrate that the fine-tuned LLM with RAG method has a strong performance on question answering task.
• Abstract（参考訳）: コースフォーラムはますます重要になってきており、学生の議論を円滑にし、コースに関連する質問に答える上で重要な役割を担っている。 学生がコースに関連するコンテンツや管理上の問題に関する質問を投稿するためのプラットフォームを提供する。 しかし、学生数の増加により、いくつかの課題がある。 第一の課題は、生徒の質問はすぐには答えられず、インストラクターは繰り返し質問に直面する必要があることである。 これらの問題を緩和するために,検索拡張生成法(RAG)を用いた大規模言語モデルに基づく質問応答システムを提案する。 本研究は,オープンソースのLarge Language Model (LLM) を用いた質問応答システムを設計し,関連するコースデータセットに基づいて微調整することに焦点を当てる。 性能向上のために,ローカル知識ベースとRAG手法を用いて,学習者の質問に関連する文書を検索する。 LLMの幻覚化を緩和するために,LLMにおける幻覚化の課題を克服するために,複数のチェーン・オブ・シント・推論と統合する。 本研究では,HotpotQAデータセット上でRAG法を用いて微調整LDMを実験する。 実験の結果,RAG法による微調整 LLM は質問応答タスクにおいて高い性能を示すことがわかった。

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