論文の概要: TeachingCoach: A Fine-Tuned Scaffolding Chatbot for Instructional Guidance to Instructors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18189v1
• Date: Wed, 18 Mar 2026 18:35:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:05.804228
• Title: TeachingCoach: A Fine-Tuned Scaffolding Chatbot for Instructional Guidance to Instructors
• Title（参考訳）: teachingCoach: インストラクタへの指導指導のためのファインチュアリング・サッフォーディング・チャットボット
• Authors: Isabel Molnar, Peiyu Li, Si Chen, Sugana Chawla, James Lang, Ronald Metoyer, Ting Hua, Nitesh V. Chawla,
• Abstract要約: TeachingCoachは,リアルタイムな会話指導を通じて,インストラクターのプロフェッショナル開発を支援するように設計されている。 教育リソースから教育ルールを抽出するデータ中心パイプライン上に構築されている。 専門家による評価では、TeachCoachはGPT-4oのミニベースラインよりも明確で、より反射的で、より応答性の高いガイダンスを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.54129847914925
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Higher education instructors often lack timely and pedagogically grounded support, as scalable instructional guidance remains limited and existing tools rely on generic chatbot advice or non-scalable teaching center human-human consultations. We present TeachingCoach, a pedagogically grounded chatbot designed to support instructor professional development through real-time, conversational guidance. TeachingCoach is built on a data-centric pipeline that extracts pedagogical rules from educational resources and uses synthetic dialogue generation to fine-tune a specialized language model that guides instructors through problem identification, diagnosis, and strategy development. Expert evaluations show TeachingCoach produces clearer, more reflective, and more responsive guidance than a GPT-4o mini baseline, while a user study with higher education instructors highlights trade-offs between conversational depth and interaction efficiency. Together, these results demonstrate that pedagogically grounded, synthetic data driven chatbots can improve instructional support and offer a scalable design approach for future instructional chatbot systems.
• Abstract（参考訳）: スケーラブルな指導指導は依然として限られており、既存のツールは一般的なチャットボットのアドバイスや人間と人間との相談に依存している。 私たちは、リアルタイムで会話の指導を通じて、インストラクターの専門的開発を支援するためにデザインされた、教育的基盤を持つチャットボット「TeachingCoach」について紹介する。 TeachingCoachは、データ中心のパイプライン上に構築されており、教育資源から教育ルールを抽出し、合成対話生成を使用して、問題識別、診断、戦略開発を通じてインストラクターをガイドする特殊な言語モデルを微調整する。 専門家による評価では、TeachCoachはGPT-4oのミニベースラインよりも明確で、より反射的で、より応答性の高いガイダンスを生み出し、高等教育のインストラクターによるユーザスタディでは、会話深度と対話効率のトレードオフを強調している。 これらの結果は,教育的基盤を持つ合成データ駆動型チャットボットが教育支援を改善し,将来の指導型チャットボットシステムにスケーラブルな設計アプローチを提供することを示す。

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