本研究では、教育者の講義準備を支援するためのシステムE-QGenを提案する。講義要旨を入力すると、E-QGenは学生が尋ねそうな質問を生成する。提案されたこれらの質問は、教師が事前に回答の準備をするのを助け、必要に応じて追加のリソースを提供することができる。
E-QGenシステムは、教育トランスクリプト生成器、参照質問生成器、学生質問生成器の3つのコンポーネントから構成される。教育トランスクリプト生成器は、講義要旨から完全な講義原稿を自動生成する。参照質問生成器は一般的な概念的な質問を生成し、学生質問生成器は学生が尋ねそうな実際の質問、予想される質問、潜在的な質問を生成する。
学生質問生成器は、マルチタスク学習とLoRA微調整を使用して実装されている。実際の学生の質問を収集するのが困難であるため、公開されている講義動画とコメントから質問を抽出し、データセットを構築した。さらに、大規模言語モデルを使ってデータを拡張した。
実験の結果、提案するE-QGenシステムは、学生の質問に最も近い質問を生成することができ、GPT-4よりも優れた性能を示した。また、参照質問生成器を組み合わせることで、多様な質問を生成することができる。
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