On the application of Large Language Models for language teaching and assessment technology

要約

PaLM や GPT-4 などの非常に大規模な言語モデルの最近のリリースは、一般的なメディアと一般の意識に前例のない影響を与え、その機能と潜在的な用途について興奮と恐怖の入り混じった感情を引き起こし、言語モデルに光を当てました。
これまであまり注目されていなかった自然言語処理の研究。
この開発は教育テクノロジーに大きな期待をもたらしており、本稿では特に、AI 主導の言語教育および評価システムに大規模な言語モデルを組み込む可能性について考察します。
私たちはいくつかの研究分野を検討し、言語学習者のための教育テクノロジーにおける生成 AI を取り巻くリスクと倫理的考慮事項についても議論します。
全体として、より大きな言語モデルはテキスト生成において以前のモデルよりも改善をもたらし、これまでは考えられなかったコンテンツ生成への道を開くことがわかりました。
テキストを生成する場合は、注意深くプロンプトを表示する必要があり、使用する準備が整う前に出力を再形成する必要がある場合があります。
自動採点と文法的誤りの修正、つまり進捗状況がよく知られたベンチマークでチェックされるタスクについては、初期の調査によると、大規模な言語モデルだけでは標準の評価基準に従った最先端の結果を改善できないことが示されています。
グレーディングについては、最高のパフォーマンスを得るために文献で確立されている言語的特徴を引き続き使用する必要があるようです。また、エラー修正については、既存の方法では敏感に測定されない代替フィードバック スタイルをモデルが提供できる可能性があります。
いずれの場合も、言語学習者の能力と限界を適切に理解して報告し、誤った情報や有害な情報などの予見可能なリスクを確実に回避するために、言語学習者のための教育技術に大規模な言語モデルを組み込む実験を行う必要があります。
偏見が軽減されます。

要約(オリジナル)

The recent release of very large language models such as PaLM and GPT-4 has made an unprecedented impact in the popular media and public consciousness, giving rise to a mixture of excitement and fear as to their capabilities and potential uses, and shining a light on natural language processing research which had not previously received so much attention. The developments offer great promise for education technology, and in this paper we look specifically at the potential for incorporating large language models in AI-driven language teaching and assessment systems. We consider several research areas and also discuss the risks and ethical considerations surrounding generative AI in education technology for language learners. Overall we find that larger language models offer improvements over previous models in text generation, opening up routes toward content generation which had not previously been plausible. For text generation they must be prompted carefully and their outputs may need to be reshaped before they are ready for use. For automated grading and grammatical error correction, tasks whose progress is checked on well-known benchmarks, early investigations indicate that large language models on their own do not improve on state-of-the-art results according to standard evaluation metrics. For grading it appears that linguistic features established in the literature should still be used for best performance, and for error correction it may be that the models can offer alternative feedback styles which are not measured sensitively with existing methods. In all cases, there is work to be done to experiment with the inclusion of large language models in education technology for language learners, in order to properly understand and report on their capacities and limitations, and to ensure that foreseeable risks such as misinformation and harmful bias are mitigated.

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