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アイテム
LLMを用いた誤答へのフィードバック自動生成手法の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/237888
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/237888ac5bff9d-7b38-49f5-bcbc-9989cfeaaeac
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-SSS2024037.pdf (884.2 kB)
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-08-03 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | LLMを用いた誤答へのフィードバック自動生成手法の検討 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Investigating Automated Feedback Generation for Errors in Essay Questions Using Large Language Models | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 記述式問題，誤答，フィードバック，情報Ⅰ，LLM，ChatGPT，GPT-4 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 京都工芸繊維大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 京都工芸繊維大学 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Kyoto Institute of Technology | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Kyoto Institute of Technology | ||||||||||
| 著者名 |
市来原, 琢也
× 市来原, 琢也
× 永井, 孝幸
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| 著者名(英) |
Ichikihara, Takuya
× Ichikihara, Takuya
× Nagai, Takayuki
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 記述式問題は学習者が主体的に考え，解答する必要があるため思考力を養うことができるとされている．一方で，e-learningにおいては記述式問題ではなくフィードバックが容易な選択問題が出題される傾向がある．本研究ではLLM(GPT-4)を用いて記述式問題における解答中の誤答を指摘したフィードバックの自動生成を試みた．プロンプト作成には解候補を生成した後に前提と矛盾する候補を削減するIEPの手法を用い、評価には高等学校の授業科目である情報Ⅰの問題と解答に評価ラベルを付与した「情報Ⅰ発問データセット」を使用した．その結果，誤答の指摘を含んだ適切なフィードバックが生成されたことから提案手法がフィードバックの自動生成に対して有効であることが確認された．一方で，学習者の解答の内容ではなく模範解答との比較に基づいた誤答理由を生成する挙動を示すなどの課題も明らかとなった． | |||||||||
| 書誌情報 |
情報教育シンポジウム論文集 巻 2024, p. 258-264, 発行日 2024-08-03 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
