論文の概要: PeerMathDial: A Middle School Dialogue Dataset for Student Collaborative Math Problem Solving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.21557v1
• Date: Fri, 19 Jun 2026 15:55:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 12:44:12.368982
• Title: PeerMathDial: A Middle School Dialogue Dataset for Student Collaborative Math Problem Solving
• Title（参考訳）: PeerMathdial: 学生協調数学問題解決のための中学生対話データセット
• Authors: Murong Yue, Desmond Alexander Mcglone, Emily Slutz, Wenhan Lyu, Yixuan Zhang, Jennifer Suh, Ziyu Yao,
• Abstract要約: 協調問題解決(CPS)は、ピアインタラクションのプロセスが極めて重要である教育における中核的なスキルである。 PeerMathDialは、真正な中学校の数学教室から収集されたピアCPS対話の最初のデータセットである。 27人の学生による55の対話があり、合計6,406回である。 データセットと対話行動分類を用いて、3つのユースケースにまたがるPeerMathDialの実践的応用を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.652842345233559
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Collaborative Problem Solving (CPS) is a core skill in education, where the process of peer interaction is highly important. However, existing educational dialogue datasets mostly focus on classroom instruction or tutoring (i.e., teacher/tutor-student interaction), yet datasets centering small-group, student-student interaction are limited. This thus leaves research with limited resources for studying how students interact, coordinate, and solve problems together in real educational settings. To address this, we introduce PeerMathDial, the first dataset of peer CPS dialogues collected from authentic middle school math classrooms. It contains 55 dialogues from 27 students, totaling 6,406 turns. To facilitate research on CPS discourse analysis, we further build a corpus-grounded dialogue act taxonomy assisted by LLMs. Using the dataset and the dialogue act taxonomy, we demonstrate the practical applications of PeerMathDial across three use cases. First, we track how dialogues evolve over time and measure the impact of teacher interventions. Second, we align dialogue actions with student surveys to reveal the connection between students' traits (e.g., confidence, leadership) and their actual behaviors. Third, by evaluating LLMs on dialogue act prediction, we glimpse at the potential of LLMs for student simulation in educational applications. Our dataset and source code will be released to the community.
• Abstract（参考訳）: 協調問題解決(CPS)は、ピアインタラクションのプロセスが極めて重要である教育における中核的なスキルである。 しかし、既存の教育対話データセットは、主に教室の授業や授業(教師/教師-学生の交流)に焦点を当てているが、小グループ、学生-学生の交流を中心としたデータセットは限られている。 これにより、学生が実際の教育環境でどのように相互作用し、協調し、解決するかを研究するための限られたリソースが研究に残されることになる。 そこで本研究では,真正な中学校数学教室から収集したピアCPS対話の最初のデータセットであるPeerMathDialを紹介する。 27人の学生による55の対話があり、合計6,406回である。 CPS談話分析の研究を容易にするために,LLMを用いたコーパスグラウンドの対話行為分類法をさらに構築する。 データセットと対話行動分類を用いて、3つのユースケースにまたがるPeerMathDialの実践的応用を実証する。 まず、時間とともに対話がどのように進化するかを追跡し、教師の介入の影響を計測する。 第2に,学生の性格(例えば,自信,リーダーシップ)と実際の行動との関係を明らかにするために,学生調査と対話行動の整合性を明らかにする。 第3に,対話行動予測における LLM の評価により,学生シミュレーションにおける LLM の可能性について概観する。 私たちのデータセットとソースコードはコミュニティにリリースされます。

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