生成AIによる情報プレースメントテストのための設問生成の実践と評価

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-11-30
• タイトル: 生成AIによる情報プレースメントテストのための設問生成の実践と評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Practice and Evaluation of Question Generation for Information Placement Test by Generative AI
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: CE一般セッション(2)・研究論文セッション
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 高崎商科大学
• 著者所属: 電気通信大学
• 著者所属: 電気通信大学
• 著者所属: 電気通信大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Takasaki University of Commerce
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Electro-Communications
• 著者名: 中鉢, 直宏; 久野, 靖; 角田, 博保; 中山, 泰一
• 著者名(英): Naohiro, Chubachi; Yasushi, Kuno; Hiroyasu, Kakuda; Yasuichi, Nakayama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿は，過去の IPT 実施結果を踏まえ，2025 年度の大学入学者向けに改訂された「情報Ⅰ」科目に準拠した IPT2025 の作問プロセスの改善に取り組むものである．IPT2025 の作問は，情報教育知識体系である GEBOK（General Education Body of Knowledge）に準拠し，GEBOK2027 改定を見据えた設問構成を目指し，従来の IPT 作問作業においては，設問の質や作問コスト，レビュー不足，難易度調整といった課題を ChatGPT を用いることで課題解決を目指す．ChatGPT による生成設問の質について評価するため，生成 AI により背苦悶された設問に対して専門家による評価を実施し，生成 AI による作問が人間作問と比較してどの程度実用性があるかを検証し，生成 AI による作問は一部効果が認められたが，選択肢の生成において質の低下が見られたことが分かった．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10096193
• 書誌情報: 研究報告コンピュータと教育（CE）; 巻 2024-CE-177, 号 20, p. 1-8, 発行日 2024-11-30
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8930
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会