要約
このパースペクティブ ペーパーでは、対話の自動完了、知識とスタイルの伝達、AI が生成したコンテンツの評価など、教室での教育を強化するために人工知能 (AI) を利用する一連の対話型シナリオを提案しています。
大規模言語モデル (LLM) の最近の開発を活用することで、教師と生徒の対話を強化および充実させ、教育の質を向上させる AI の可能性を探ります。
私たちの目標は、教師と生徒の間で革新的で有意義な会話を生み出し、評価基準を作成し、教育向け AI の取り組みの有効性を向上させることです。
セクション 3 では、教育済みタスクを効果的に完了するために既存の LLM を利用する際の課題について説明し、多様な教育データセットに対処し、長時間の会話を処理し、より下流のタスクをより適切に達成するために情報を凝縮するための統一フレームワークを示します。
セクション 4 では、教師と生徒の対話の自動完了、専門家の指導知識とスタイルの伝達、AI 生成コンテンツ (AIGC) の評価などの重要なタスクを要約し、将来の研究への明確な道筋を提供します。
セクション 5 では、人間参加型の監視と強化学習を通じて生成されたコンテンツを改善するための、外部の調整可能な LLM の使用についても検討します。
最終的に、この論文は AI が教育分野を支援し、そのさらなる探求を促進する可能性を強調することを目指しています。
要約(オリジナル)
This perspective paper proposes a series of interactive scenarios that utilize Artificial Intelligence (AI) to enhance classroom teaching, such as dialogue auto-completion, knowledge and style transfer, and assessment of AI-generated content. By leveraging recent developments in Large Language Models (LLMs), we explore the potential of AI to augment and enrich teacher-student dialogues and improve the quality of teaching. Our goal is to produce innovative and meaningful conversations between teachers and students, create standards for evaluation, and improve the efficacy of AI-for-Education initiatives. In Section 3, we discuss the challenges of utilizing existing LLMs to effectively complete the educated tasks and present a unified framework for addressing diverse education dataset, processing lengthy conversations, and condensing information to better accomplish more downstream tasks. In Section 4, we summarize the pivoting tasks including Teacher-Student Dialogue Auto-Completion, Expert Teaching Knowledge and Style Transfer, and Assessment of AI-Generated Content (AIGC), providing a clear path for future research. In Section 5, we also explore the use of external and adjustable LLMs to improve the generated content through human-in-the-loop supervision and reinforcement learning. Ultimately, this paper seeks to highlight the potential for AI to aid the field of education and promote its further exploration.
arxiv情報
著者 | Kehui Tan,Tianqi Pang,Chenyou Fan,Song Yu |
発行日 | 2023-06-12 11:53:37+00:00 |
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