論文の概要: Self-hosted Lecture-to-Quiz: Local LLM MCQ Generation with Deterministic Quality Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08729v1
• Date: Fri, 20 Feb 2026 09:52:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-15 16:38:22.502895
• Title: Self-hosted Lecture-to-Quiz: Local LLM MCQ Generation with Deterministic Quality Control
• Title（参考訳）: 自己ホスト型レクチャー・ツー・クイズ:決定論的品質制御によるローカルLCM MCQ生成
• Authors: Seine A. Shintani,
• Abstract要約: APIのないパイプラインは、ローカルLCMと決定論的品質制御(QC)を用いて講義PDFをマルチチョイス質問(MCQ)に変換する 3つの短い「ダミー講義」(情報理論、熱力学、統計力学)で種を網羅する。 Google Formsのインポート->L/CSV(Apps ScriptやAPIツールなど)として、最後の24質問セット(3つの講義 x 8 の質問)をリリースしています。 明示的なQCを備えた自己ホスト型世代は、教育的等価性において、プライバシ、説明可能性、およびグリーンAIをサポートします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present an end-to-end self-hosted (API-free) pipeline, where API-free means that lecture content is not sent to any external LLM service, that converts lecture PDFs into multiple-choice questions (MCQs) using a local LLM plus deterministic quality control (QC). The pipeline is designed for black-box minimization: LLMs may assist drafting, but the final released artifacts are plain-text question banks with an explicit QC trace and without any need to call an LLM at deployment time. We run a seed sweep on three short "dummy lectures" (information theory, thermodynamics, and statistical mechanics), collecting 15 runs x 8 questions = 120 accepted candidates (122 attempts total under bounded retries). All 120 accepted candidates satisfy hard QC checks (JSON schema conformance, a single marked correct option, and numeric/constant equivalence tests); however, the warning layer flags 8/120 items (spanning 8 runs) that expose residual quality risks such as duplicated distractors or missing rounding instructions. We report a warning taxonomy with concrete before->after fixes, and we release the final 24-question set (three lectures x 8 questions) as JSONL/CSV for Google Forms import (e.g., via Apps Script or API tooling) included as ancillary files under anc/. Finally, we position the work through the AI to Learn (AI2L) rubric lens and argue that self-hosted MCQ generation with explicit QC supports privacy, accountability, and Green AI in educational workflows.
• Abstract（参考訳）: APIフリーは講義内容が外部のLCMサービスに送信されないことを意味し、講義PDFをローカルLCMと決定論的品質制御(QC)を用いてマルチチョイス質問(MCQ)に変換する。 パイプラインはブラックボックスの最小化のために設計されている: LLMはドラフトを補助するが、最終リリースのアーティファクトはプレーンテキストの質問バンクであり、明示的なQCトレースを持ち、デプロイメント時にLLMを呼び出す必要はない。 我々は、3つの短い「ダミー講義」(情報理論、熱力学、統計力学)でシードスイープを行い、15回のx8問=120の受理候補を収集する(合計122回の試行は有界再試行)。 120の候補はいずれも、ハードQCチェック(JSONスキーマ適合性、単一のマーク付き正しいオプション、数値/定数等価性テスト)を満足するが、警告層は8/120項目(スパンニング8ラン)をフラグとして、重複したイントラクタや丸め命令の欠如など、不適切な品質リスクを露呈する。 具体的な修正を前にして警告の分類を報告し、最終24問セット(3つの講義 x 8 質問)を anc/ のアンシラリーファイルに含まれる Google Forms インポート用の JSONL/CSV(例えば Apps Script や API ツール)としてリリースします。 最後に、AI to Learn(AI2L)ルーブリックレンズによる作業の位置を定め、明示的なQCを備えた自己ホスト型MCQ生成は、教育ワークフローにおけるプライバシ、説明責任、グリーンAIをサポートします。

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