論文の概要: Argument Reconstruction as Supervision for Critical Thinking in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.17432v1
• Date: Wed, 18 Mar 2026 07:17:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-19 18:32:57.561985
• Title: Argument Reconstruction as Supervision for Critical Thinking in LLMs
• Title（参考訳）: LLMにおける批判的思考の前提としてのArgument Restruction
• Authors: Hyun Ryu, Gyouk Chu, Gregor Betz, Eunho Yang, Carolyn Rose, Sean Welleck,
• Abstract要約: 任意の引数(GAAR)を自動的に再構成するエンジンを提案する。 GAARエンジンを用いて、新しい高品質な引数再構成データセット(Arguinas)を合成する。 実験結果から,7つの批判的思考課題において,議論再構成学習のためのモデルが,そうでないモデルよりも優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.26477494850773
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To think critically about arguments, human learners are trained to identify, reconstruct, and evaluate arguments. Argument reconstruction is especially important because it makes an argument's underlying inferences explicit. However, it remains unclear whether LLMs can similarly enhance their critical thinking ability by learning to reconstruct arguments. To address this question, we introduce a holistic framework with three contributions. We (1) propose an engine that automatically reconstructs arbitrary arguments (GAAR), (2) synthesize a new high-quality argument reconstruction dataset (Arguinas) using the GAAR engine, and (3) investigate whether learning argument reconstruction benefits downstream critical thinking tasks. Our experimental results show that, across seven critical thinking tasks, models trained to learn argument reconstruction outperform models that do not, with the largest performance gains observed when training on the proposed Arguinas dataset. The source code and dataset will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: 議論を批判的に考えるためには、人間の学習者は議論を特定し、再構築し、評価するように訓練される。 議論の根底にある推論を明確にするため、論証再構成は特に重要である。 しかし,LLMが議論を再構築することを学ぶことで,批判的思考能力を高めることができるかどうかは不明である。 この問題に対処するために,3つのコントリビューションを伴う総合的な枠組みを導入する。 1)任意の引数を自動的に再構成するエンジンを提案し,(2)GAARエンジンを用いて新しい高品質な引数再構成データセット(Arguinas)を合成し,(3)下流の批判的思考課題に学習引数再構成が有効かどうかを検討する。 実験結果から,提案したArguinasデータセット上での学習において,提案した7つの批判的思考課題において,議論再構成を学習するために訓練されたモデルは,学習しないモデルよりも優れており,最大の性能向上が見られた。 ソースコードとデータセットが公開されている。

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