論文の概要: Embedding-Based Rankings of Educational Resources based on Learning Outcome Alignment: Benchmarking, Expert Validation, and Learner Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13658v1
• Date: Mon, 15 Dec 2025 18:51:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.816358
• Title: Embedding-Based Rankings of Educational Resources based on Learning Outcome Alignment: Benchmarking, Expert Validation, and Learner Performance
• Title（参考訳）: 学習成果のアライメントに基づく教育資源の埋め込み型ランキング:ベンチマーク,エキスパート検証,学習者評価
• Authors: Mohammadreza Molavi, Mohammad Moein, Mohammadreza Tavakoli, Abdolali Faraji, Stefan T. Mol, Gábor Kismihók,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、パーソナライゼーションをより良くサポートする学習リソースを作成する可能性への関心が高まっている。 本稿では,教育資源と意図した学習成果の整合性を評価するための費用対効果の自動化を支援する枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9236074230806578
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the online learning landscape evolves, the need for personalization is increasingly evident. Although educational resources are burgeoning, educators face challenges selecting materials that both align with intended learning outcomes and address diverse learner needs. Large Language Models (LLMs) are attracting growing interest for their potential to create learning resources that better support personalization, but verifying coverage of intended outcomes still requires human alignment review, which is costly and limits scalability. We propose a framework that supports the cost-effective automation of evaluating alignment between educational resources and intended learning outcomes. Using human-generated materials, we benchmarked LLM-based text-embedding models and found that the most accurate model (Voyage) achieved 79% accuracy in detecting alignment. We then applied the optimal model to LLM-generated resources and, via expert evaluation, confirmed that it reliably assessed correspondence to intended outcomes (83% accuracy). Finally, in a three-group experiment with 360 learners, higher alignment scores were positively related to greater learning performance, chi-squared(2, N = 360) = 15.39, p < 0.001. These findings show that embedding-based alignment scores can facilitate scalable personalization by confirming alignment with learning outcomes, which allows teachers to focus on tailoring content to diverse learner needs.
• Abstract（参考訳）: オンライン学習の展望が発展するにつれて、パーソナライズの必要性はますます明白になっている。 教育資源は急成長しているが、教育者は意図した学習結果に合致し、多様な学習者のニーズに対処する素材を選択することの難しさに直面している。 大きな言語モデル(LLM)は、パーソナライゼーションをより良くサポートする学習リソースを作成する可能性への関心が高まっていますが、意図した結果のカバレッジを検証するには、費用がかかりスケーラビリティが制限される人によるアライメントレビューが必要です。 本稿では,教育資源と意図した学習成果の整合性を評価するための費用対効果の自動化を支援する枠組みを提案する。 人為的素材を用いてLCMベースのテキスト埋め込みモデルをベンチマークした結果,最も正確なモデル(Voyage)がアライメントの検出において79%の精度を達成した。 次に, LLM生成資源に最適モデルを適用し, 専門家による評価により, 意図した結果(精度83%)に対応することを確実に評価した。 最後に、360人の学習者による3群実験において、より高いアライメントスコアはより高い学習性能と正の相関を示し、chi-squared(2, N = 360) = 15.39, p < 0.001。 これらの結果から,組込み型アライメントスコアは,学習結果との整合性を確認することによって,スケーラブルなパーソナライズを容易にすることが示唆された。

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