מושגי ליבה
LLMを活用した学習推薦の説明における知識グラフの重要性を強調
תקציר
個別に設計された学習推薦の説明は、知識グラフから抽出された情報を活用し、GPT-4モデルによって生成されます。このアプローチは、Rouge-NおよびRouge-Lメトリックを使用して定量的に評価され、精度と再現率が向上しました。専門家や学習者からの質問紙に基づく定性評価も行われ、知識グラフを活用した説明が受け入れられやすいことが示されました。ただし、自動生成された説明には制限や改善点もあります。
סטטיסטיקה
Rouge-NおよびRouge-Lメトリックを使用して定量的に評価
GPT-4モデルによる生成された説明で精度と再現率が向上
ציטוטים
"In personalized education, the provision of precise and comprehensible explanations for learning recommendations is both important and challenging."
"Our results show an enhanced recall and precision of the generated explanations compared to those generated solely by the GPT model."
"We evaluate our approach quantitatively using Rouge-N and Rouge-L measures, as well as qualitatively with experts and learners."