大規模言語モデルは成績をつけられるか？K-12教育における短答式問題の採点能力に関する実証研究

核心概念

大規模言語モデル(LLM)は、科目や学年を問わず、人間レベルに近い精度で短答式問題の採点を行うことができる。

要約

本研究は、大規模言語モデル(LLM)の短答式問題の採点能力を検証するものである。Carouselという教育プラットフォームのデータを使って、科目(歴史、理科)と学年(小学校高学年、中学校、高校)を横断した1,710の生徒の短答式回答を収集した。

人間の教師による採点結果と比較したところ、GPT-4モデルに少量のサンプル提示を行うことで、人間レベルの採点精度(カッパ係数0.70)を達成できることが分かった。科目や難易度、学年によって大きな差はなく、LLMが幅広い教育分野の低stakes形成的評価タスクに活用できる可能性が示された。

教師による手動採点には多大な労力がかかるが、LLMを活用すれば大幅な時間短縮が可能であり、教育現場での活用が期待される。今後は、LLMの性能向上や、採点精度に影響する要因の分析などが課題として挙げられる。

統計

生徒の正答率は53%であった。
人間の採点者間一致率は87%、カッパ係数0.75であった。
GPT-4モデルの採点精度はカッパ係数0.70であった。

引用

「LLMは、科目や学年を問わず、人間レベルに近い精度で短答式問題の採点を行うことができる」
「教師による手動採点には多大な労力がかかるが、LLMを活用すれば大幅な時間短縮が可能」

抽出されたキーインサイト

Can Large Language Models Make the Grade? An Empirical Study Evaluating LLMs Ability to Mark Short Answer Questions in K-12 Education

by Owen Henkel,... 場所 arxiv.org 05-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.02985.pdf

深掘り質問

LLMの採点精度を更に向上させるためにはどのような工夫が考えられるか。

LLMの採点精度を向上させるためには、いくつかの工夫が考えられます。まず、より多くのトレーニングデータを使用してモデルをさらにfine-tuningすることが考えられます。さらに、異なる教科や難易度の問題に対応できるようにモデルを拡張することも重要です。また、モデルのprompt engineering戦略を改善し、より適切なプロンプトを設計することで、モデルの性能向上が期待できます。さらに、モデルの誤差分析を行い、どのようなタイプの誤りがよく起こるかを理解し、それに対処するための戦略を構築することも重要です。

LLMによる自動採点を導入する際の倫理的な懸念はどのようなものが考えられるか。

LLMによる自動採点を導入する際には、いくつかの倫理的な懸念が考えられます。まず、モデルが正確に学習しているかどうかの透明性が求められます。モデルがどのように判断を下しているのかが不透明である場合、採点結果の信頼性に疑念が持たれる可能性があります。また、モデルがバイアスを持っている場合、特定のグループや個人に対して不公平な採点を行う可能性があります。さらに、教育者の役割が自動化されることで、教育現場での人間の判断やフィードバックの重要性が薄れる可能性も考えられます。

LLMによる自動採点の導入が教育現場に与える影響はどのようなものが考えられるか。

LLMによる自動採点の導入が教育現場に与える影響は様々です。まず、教育者の負担軽減が期待されます。自動採点により、大量の学生の回答を迅速かつ効率的に評価することが可能となります。これにより、教育者はより多くの時間を生徒との対話や教育活動に費やすことができます。また、自動採点は客観性を確保し、採点の一貫性を向上させることができます。一方で、人間の判断やフィードバックの重要性が低下する可能性もあります。教育者は自動採点結果を適切に活用し、生徒の個々のニーズに合った教育を提供するために、モデルの結果を適切に補完する必要があります。