大規模な学習研究が必要な効果的な教材作成に代わり、言語モデル(LM)を使用して学習結果の影響を評価し、教材を最適化する方法が提案されています。GPT-3.5を使用して、異なる学生グループにおける指導資料の全体的な効果を評価し、その判断がExpertise Reversal EffectやVariability Effectなどの確立された教育結果を複製できることが示されています。このアプローチは、LM同士の判断を報酬関数として使用して指導資料を生成し、学生の学習利益を最大化する方法も紹介されています。人間の先生たちによる評価では、LMが生成したワークシートと人間の好みに顕著な一致が見られました。これはLMが実験設計の設計に情報提供し、教育分野で高額な実験数を削減する可能性を示唆しています。
To Another Language
from source content
arxiv.org
Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ
by Joy He-Yueya... lúc arxiv.org 03-06-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.02795.pdfYêu cầu sâu hơn