論文の概要: Towards Just-in-Time Adaptive Feedback: Enhancing Student Learning via Knowledge-Grounded LLM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.26405v1
- Date: Tue, 26 May 2026 00:30:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-27 17:51:41.512316
- Title: Towards Just-in-Time Adaptive Feedback: Enhancing Student Learning via Knowledge-Grounded LLM
- Title（参考訳）: ジャスト・イン・タイム・アダプティブ・フィードバックを目指して--ナレッジ・グラウンド・LLMによる学習支援
- Authors: Younghun Lee, Amir Bralin, Nobel Sanjay Rebello, Dan Goldwasser,
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルにドメイン固有の知識を加えることで,適応的なフィードバックを提供するフレームワークを提案する。
この枠組みを大規模大学コース (N > 1000) に展開し, 学生の成績を従来の学級に比べて80%以上向上させた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.09740388389993
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Educational interventions are effective tools for enhancing student learning. While Large Language Models (LLMs) allow for generating adaptive feedback at scale, current studies lack clear methodologies for providing Just-in-Time (JiT) feedback in authentic instructional settings. In this paper, we present a framework that provides adaptive feedback by grounding LLMs with domain-specific expert knowledge. Our approach collects written reasoning logic (strategy essays) from students, analyzes potential error types based on the content of that reasoning, and delivers non-intrusive feedback designed to clarify missing or incorrect concepts. We deploy this framework in a large-scale university course (N > 1000), where it improved student performance by over 80% compared to previous semesters. Lastly, we validate the framework's pedagogical utility by analyzing the learning trajectories; we demonstrate how iterative conversations with LLM facilitate shifting one's misconception to correct understanding.
- Abstract（参考訳）: 教育介入は、生徒の学習を促進する効果的なツールである。
大規模言語モデル(LLM)は、大規模に適応的なフィードバックを生成することができるが、現在の研究では、真の命令設定でジャスト・イン・タイム(JiT)フィードバックを提供するための明確な方法論が欠如している。
本稿では,LLMをドメイン固有の専門知識でグラウンド化することで,適応的なフィードバックを提供するフレームワークを提案する。
提案手法は,学生から文章による推論論理(ストラテジーエッセイ)を収集し,その推論の内容に基づいて潜在的なエラータイプを分析し,欠落や誤った概念を明らかにするために設計された非侵入的フィードバックを提供する。
この枠組みを大規模大学コース (N > 1000) に展開し, 学生の成績を従来の学級に比べて80%以上向上させた。
最後に,学習軌跡を解析することにより,フレームワークの教育的有用性を検証する。
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