INSIGHT: Bridging the Student-Teacher Gap in Times of Large Language Models

要約

AIの台頭、特に大規模な言語モデルは、そのような技術を教室に統合する課題と機会を提供します。
AIは、教育方法のパーソナライズなど、さまざまなタスクを教えるスタッフを支援することにより、教育に革命を起こす可能性がありますが、たとえば、学生と教師の相互作用やユーザープライバシーの劣化についても懸念を引き起こします。
このペーパーでは、概念の証明である洞察を紹介します。これは、さまざまなAIツールを組み合わせて、演習を解決する過程で教員と学生を支援するためです。
Insightには、さまざまな高等教育コースに統合できるモジュール設計があります。
キーワードを抽出することにより、学生の質問をLLMに分析します。これは、学生の質問からFAQを動的に構築し、よりパーソナライズされた対面サポートのために教育スタッフが使用するための新しい洞察を提供するために使用します。
将来の作業は、収集されたデータを使用して適応性のある学習を提供し、学生の進捗状況と学習スタイルに基づいてコンテンツを調整して、よりインタラクティブで包括的な学習体験を提供することにより、洞察に基づいて構築できます。

要約(オリジナル)

The rise of AI, especially Large Language Models, presents challenges and opportunities to integrate such technology into the classroom. AI has the potential to revolutionize education by helping teaching staff with various tasks, such as personalizing their teaching methods, but it also raises concerns, for example, about the degradation of student-teacher interactions and user privacy. This paper introduces INSIGHT, a proof of concept to combine various AI tools to assist teaching staff and students in the process of solving exercises. INSIGHT has a modular design that allows it to be integrated into various higher education courses. We analyze students’ questions to an LLM by extracting keywords, which we use to dynamically build an FAQ from students’ questions and provide new insights for the teaching staff to use for more personalized face-to-face support. Future work could build upon INSIGHT by using the collected data to provide adaptive learning and adjust content based on student progress and learning styles to offer a more interactive and inclusive learning experience.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google