学生の教育評価のために生成テキストモデルを使用して質的コードブックを作成する方法

Core Concepts

学生の教育評価を分析するための新しい方法を紹介し、大規模なデータセットからテーマを特定することが可能であることを示す。

Abstract

この論文では、自然言語処理（NLP）と大規模言語モデル（LLMs）を使用して学生の教育評価（SETs）を分析する新しい方法について議論しています。5,000件のSETsから抽出されたアイデアをクラスタリングし、コードブックを生成するプロセスが詳細に説明されています。さらに、人間が手動で行ったコーディング作業と比較した結果も提示されています。
情報抽出:

4,672件のSETから12,046個のアイデアが抽出されました。
平均3.3個のアイデアが抽出されました。
抽出されたアイデアは272個のクラスターにまとめられました。
クラスタリング:

12,046個の抽出された情報が272個のクラスターにまとめられました。
232個のコードからなるコードブックが生成されました。
コードブック簡略化:

232個のコードから159個へ簡略化されました。
コード品質や有用性に関する判断は人間エキスパートによって行われました。

Stats

"5,000 SETsから" - 大規模なSETsデータセット
"12,046個" - 抽出されたアイデア数
"272個" - クラスター数
"232個" - 初期コードブック内のコード数

Quotes

「この方法は、大規模なドキュメント群からテーマを特定する可能性がある」

Key Insights Distilled From

Using Generative Text Models to Create Qualitative Codebooks for Student Evaluations of Teaching

by Andrew Katz,... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11984.pdf

Deeper Inquiries

この方法は他の分野や文書でも有効ですか？

この手法は、他の分野や文書でも有効であると考えられます。例えば、学生のエッセイ、研究論文、行政記録などさまざまな種類のドキュメントに適用することが可能です。提案された手法は情報抽出、テキスト埋め込み、クラスタリング、要約を組み合わせており、大規模なドキュメント群からテーマを特定することができます。これにより従来の手動コーディングに比べて時間と労力を節約しながらデータ解析を行うことが可能です。

この手法は人間が手動で行う作業と比較してどれだけ効率的ですか？

提案されたEECSワークフローは非常に効率的であります。従来の手動コーディングプロセスでは多くの時間や作業量が必要でしたが、この自動化されたプログラム化されたアプローチでは大規模なドキュメント集合からテーマを同定しやすくなっています。また、NLPおよびLLM（Large Language Models）技術を活用することで高い精度でデータ解析を実施しました。その結果、「SETs」（Student Evaluations of Teaching）など様々な学生評価データから主題を特定しました。

NLPやLLMsなど他の技術と組み合わせることでさらなる進歩はありますか？

NLPやLLMs技術に加えて他の技術も組み合わせることでさらなる進歩が期待されます。例えば、「BERTopic」といったトピックモデリングアルゴリズムも利用することで異なる視点からテーマ抽出・分析を行うことが可能です。「BERTopic」は単語幹ではなく意味論的関連性に基づいてトピック抽出します。
また、「ChatGPT」等会話型AIモデルもYouTubeコメント等様々な文章内容分類タスクに応用可能です。
今後も新しいアルゴリズムやモデル開発・改良によりNLP技術向上及び質的テーマ性解析領域拡充期待されます。