Large Language Model-based System to Provide Immediate Feedback to Students in Flipped Classroom Preparation Learning

要約

この論文では、大規模な言語モデルを使用して、反転授業の準備学習において生徒に即時にフィードバックを提供するシステムを提案します。
この研究は、生徒が感情的に関与し、学習意欲を確実に発揮できるようにするなど、反転授業モデルの課題を解決することを目的としていました。
反転授業の準備では、講義ビデオの内容について生徒から質問がよくありますが、教師がすぐに答えるのは困難です。
提案システムは、実際に活用されている準備学習用ビデオ視聴支援システム上にChatGPT APIを用いて開発した。
ChatGPT からの回答は、多くの場合、生徒の質問の文脈と一致しません。
そこで本論文では、回答を文脈に合わせる方法も提案する。
この論文では、生徒の質問に対する教師の回答を収集し、生徒への追加ガイドとして使用する方法も提案します。
この文書では、提案されたシステムの設計と実装について説明します。

要約(オリジナル)

This paper proposes a system that uses large language models to provide immediate feedback to students in flipped classroom preparation learning. This study aimed to solve challenges in the flipped classroom model, such as ensuring that students are emotionally engaged and motivated to learn. Students often have questions about the content of lecture videos in the preparation of flipped classrooms, but it is difficult for teachers to answer them immediately. The proposed system was developed using the ChatGPT API on a video-watching support system for preparation learning that is being used in real practice. Answers from ChatGPT often do not align with the context of the student’s question. Therefore, this paper also proposes a method to align the answer with the context. This paper also proposes a method to collect the teacher’s answers to the students’ questions and use them as additional guides for the students. This paper discusses the design and implementation of the proposed system.

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