論文の概要: Tackling the Root of Misinformation by Teaching Laypeople about Logical Fallacies via Socratic Questioning and Critical Argumentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01020v1
• Date: Sun, 31 May 2026 05:24:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:29.079177
• Title: Tackling the Root of Misinformation by Teaching Laypeople about Logical Fallacies via Socratic Questioning and Critical Argumentation
• Title（参考訳）: ソクラクティックな質問と批判的議論を通した論理的虚偽について、女性に教えることによる誤報の根本への対処
• Authors: Minjing Shi, Junling Wang, Jingwei Ni, Sankalan Pal Chowdhury, Mrinmaya Sachan,
• Abstract要約: 我々はLFTutorを紹介した。Large Language Models を用いた知的学習システムである。 自動評価と人的評価の両面から,LFTutorがベースラインLLMよりも有意に優れていることを示す。 この研究は、AI時代の批判的思考と議論的リテラシーを促進するために、LSMと教育的な足場を組み合わせるという約束を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.177047539037
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identifying logical fallacies in everyday discourse is challenging for many people. This challenge is amplified in the era of Large Language Models (LLMs), where malicious agents can deploy fallacious arguments to disseminate misinformation at scale. In this work, we explore the potential of LLMs as part of the solution. We introduce LFTutor, an intelligent tutoring system which uses LLMs to tutor laypeople and help them learn about logical fallacies. LFTutor integrates intent-driven Socratic questioning and critical argumentation principles to actively engage learners to reflect on their reasoning. Through both automatic and human evaluations, we demonstrate that LFTutor significantly outperforms baseline LLMs lacking these pedagogical strategies. This work highlights the promise of combining LLMs with pedagogical scaffolding to foster critical thinking and argument literacy in the age of AI.
• Abstract（参考訳）: 日常生活における論理的誤りの特定は、多くの人々にとって困難である。 この課題は、悪意のあるエージェントが誤情報を大規模に広めるために誤った議論を展開できるLarge Language Models (LLMs)時代において増幅されている。 本研究は, LLM のソリューションとしての可能性を探るものである。 LFTutorは,LLMを用いた知的学習システムであり,学習者が論理的誤りを学習するのを助ける。 LFTutorは意図駆動のソクラテス的質問と批判的議論の原則を統合し、学習者が自身の推論を反映するように積極的に関与する。 自動評価と人的評価の両面から,LFTutorは,これらの教育戦略が欠如しているベースラインLLMを著しく上回っていることを示す。 この研究は、AI時代の批判的思考と議論的リテラシーを促進するために、LSMと教育的な足場を組み合わせるという約束を強調している。

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