数学選択式問題の人工知能と人間の協力による生成

핵심 개념

数学選択式問題の生成において、人工知能言語モデルは質問文の生成に優れるが、学生の一般的な誤りや誤解を反映したディストラクターの生成には限界がある。人工知能と人間の教育者の協力により、効率的かつ効果的な選択式問題の生成が可能となる。

초록

本研究では、人工知能言語モデルと人間の教育者が協力して数学選択式問題を生成するためのプロトタイプツール「HEDGE」を紹介する。HEDGEは2段階のプロセスを採用している。
第1段階では、言語モデルに問題文、正解、および説明を生成させ、教育者がそれらを評価・編集する。第2段階では、言語モデルに一般的な学生の誤りや誤解、およびそれに対応するディストラクターとフィードバックを生成させ、教育者がそれらを評価・編集する。
パイロット実験の結果、教育者は言語モデルが生成した問題文、正解、説明の70%を有効と判断したが、ディストラクターや誤りに関する部分は37%しか有効とみなさなかった。この結果は、数学選択式問題の生成には人間の教育者の専門知識が不可欠であることを示している。
今後の課題として、より高度な問題生成のためのプロンプト設計、ディストラクターの質を向上させるための手法の検討、教育者とのさらなる協働の仕組み作りなどが挙げられる。

통계

言語モデルが生成した問題文、正解、説明の70%が有効と判断された
言語モデルが生成したディストラクター、誤りに関する部分の37%が有効と判断された

인용구

"数学選択式問題の生成において、人工知能言語モデルは質問文の生成に優れるが、学生の一般的な誤りや誤解を反映したディストラクターの生成には限界がある。"
"人工知能と人間の教育者の協力により、効率的かつ効果的な選択式問題の生成が可能となる。"

핵심 통찰 요약

Math Multiple Choice Question Generation via Human-Large Language Model Collaboration

by Jaewook Lee,... 게시일 arxiv.org 05-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.00864.pdf

더 깊은 질문

数学選択式問題の生成において、人間の教育者と人工知能の協力以外にどのような方法が考えられるか

数学選択式問題の生成において、人間の教育者と人工知能の協力以外に考えられる方法は、以下のようなものがあります。

教育者のフィードバックと指導: 人工知能が生成した問題や選択肢に対して、教育者が直接的なフィードバックや修正を行うことで、より適切な問題を作成することができます。
教育者のガイダンスを活用した自動生成: 人工知能が教育者からの指示やガイダンスを受けて問題を生成する方法も考えられます。教育者が生成プロセスに関与しつつ、人工知能が効率的に問題を作成することが可能です。
学習者のフィードバックを活用: 学習者が過去のテスト結果や誤答パターンを提供し、それを元に問題を生成することで、より学習者に適した問題を作成することができます。

人工知能言語モデルが学生の誤りや誤解を捉えられない理由は何か、その根本的な原因は何か

人工知能言語モデルが学生の誤りや誤解を捉えられない理由は、以下のような要因が考えられます。

トレーニングデータの不足: 人工知能モデルが学習する際に十分な量の学生の誤りや誤解に関するデータが提供されていない場合、適切な予測や生成が困難になります。
複雑な数学的推論の理解: 数学問題には論理的な推論や数学的概念の理解が必要であり、人工知能モデルがこれらを適切に把握することが難しい場合があります。
文脈理解の限界: 学生の誤りや誤解は文脈に依存することが多く、人工知能モデルが文脈を適切に理解できない場合、適切な誤りや誤解の捉え方が難しくなります。

数学以外の教科でも、人工知能と人間の協力による問題生成は有効活用できるだろうか

数学以外の教科でも、人工知能と人間の協力による問題生成は有効に活用できます。

言語教育: 言語学習においても、人工知能が文法や語彙の問題を生成し、教育者がそれを修正やカスタマイズすることで、学習者の理解を促進することが可能です。
科学教育: 科学の概念や実験に関する問題を生成し、教育者がそれに基づいて実験や理論を補足することで、学習者の理解を深めることができます。
歴史教育: 歴史的事象や人物に関する問題を生成し、教育者がそれに関連する背景や文脈を提供することで、学習者の歴史的理解を促進することができます。