Education
#Pocket
#ACL
Issue Date: 2025-01-06 BIPED: Pedagogically Informed Tutoring System for ESL Education, Kwon+, ACL'24, 2024.08 Summary大規模言語モデル（LLMs）を用いた会話型インテリジェントチュータリングシステム（CITS）は、英語の第二言語（L2）学習者に対して効果的な教育手段となる可能性があるが、既存のシステムは教育的深さに欠ける。これを改善するために、バイリンガル教育的情報を持つチュータリングデータセット（BIPED）を構築し、対話行為の語彙を考案した。GPT-4とSOLAR-KOを用いて二段階のフレームワークでCITSモデルを実装し、実験により人間の教師のスタイルを再現し、多様な教育的戦略を採用できることを示した。 #Pocket #NLP #LanguageModel #EducationalDataMining
Issue Date: 2024-12-31 LearnLM: Improving Gemini for Learning, LearnLM Team+, arXiv'24 Summary生成AIシステムは従来の情報提示に偏っているため、教育的行動を注入する「教育的指示の遵守」を提案。これにより、モデルの振る舞いを柔軟に指定でき、教育データを追加することでGeminiモデルの学習を向上。LearnLMモデルは、さまざまな学習シナリオで専門家から高く評価され、GPT-4oやClaude 3.5に対しても優れた性能を示した。 #NLP #EducationalDataMining #QuestionGeneration
Issue Date: 2023-07-15 Covering Uncommon Ground: Gap-Focused Question Generation for Answer Assessment, ACL'23 Summary本研究では、教育的な対話における情報のギャップに焦点を当て、自動的に質問を生成する問題に取り組んでいます。良い質問の要素を明確にし、それを満たすモデルを提案します。また、人間のアノテーターによる評価を行い、生成された質問の競争力を示します。
Issue Date: 2025-01-06 BIPED: Pedagogically Informed Tutoring System for ESL Education, Kwon+, ACL'24, 2024.08 Summary大規模言語モデル（LLMs）を用いた会話型インテリジェントチュータリングシステム（CITS）は、英語の第二言語（L2）学習者に対して効果的な教育手段となる可能性があるが、既存のシステムは教育的深さに欠ける。これを改善するために、バイリンガル教育的情報を持つチュータリングデータセット（BIPED）を構築し、対話行為の語彙を考案した。GPT-4とSOLAR-KOを用いて二段階のフレームワークでCITSモデルを実装し、実験により人間の教師のスタイルを再現し、多様な教育的戦略を採用できることを示した。 #Pocket #NLP #LanguageModel #EducationalDataMining
Issue Date: 2024-12-31 LearnLM: Improving Gemini for Learning, LearnLM Team+, arXiv'24 Summary生成AIシステムは従来の情報提示に偏っているため、教育的行動を注入する「教育的指示の遵守」を提案。これにより、モデルの振る舞いを柔軟に指定でき、教育データを追加することでGeminiモデルの学習を向上。LearnLMモデルは、さまざまな学習シナリオで専門家から高く評価され、GPT-4oやClaude 3.5に対しても優れた性能を示した。 #NLP #EducationalDataMining #QuestionGeneration
Issue Date: 2023-07-15 Covering Uncommon Ground: Gap-Focused Question Generation for Answer Assessment, ACL'23 Summary本研究では、教育的な対話における情報のギャップに焦点を当て、自動的に質問を生成する問題に取り組んでいます。良い質問の要素を明確にし、それを満たすモデルを提案します。また、人間のアノテーターによる評価を行い、生成された質問の競争力を示します。
#NaturalLanguageGeneration
#NLP
#AdaptiveLearning
#KnowledgeTracing
#Personalization
#QuestionGeneration
Issue Date: 2023-07-14
Adaptive and Personalized Exercise Generation for Online Language Learning, ACL'23
Summary本研究では、オンライン言語学習のための適応的な演習生成の新しいタスクを研究しました。学習履歴から学生の知識状態を推定し、その状態に基づいて個別化された演習文を生成するモデルを提案しました。実データを用いた実験結果から、学生の状態に応じた演習を生成できることを示しました。さらに、教育アプリケーションでの利用方法についても議論し、学習の効率化を促進できる可能性を示しました。
CommentKnowledge Tracingで推定された習熟度に基づいて、エクササイズを自動生成する研究。KTとNLGが組み合わさっており、非常におもしろい。
#LanguageModel Issue Date: 2023-07-11 Generative AI for Programming Education: Benchmarking ChatGPT, GPT-4, and Human Tutors, Tung Phung+, N_A, arXiv'23 Summary生成AIと大規模言語モデルは、プログラミング教育の向上に大きな可能性を持っています。しかし、これまでの研究は限定的であり、包括的なプログラミング教育シナリオのための最先端モデルのベンチマークが不足しています。本研究では、ChatGPTとGPT-4の2つのモデルを評価し、人間のチューターとのパフォーマンスを比較しました。結果は、GPT-4がChatGPTを大幅に上回り、一部のシナリオでは人間のチューターに近づいていることを示しています。また、GPT-4の改善のための興味深い方向性も提案されています。 CommentGPT4とGPT3.5をプログラミング教育の文脈で評価したところ、GPT4AGPT3.5をoutperformし、人間のチューターに肉薄した。 #Survey #Pocket #ChatGPT Issue Date: 2023-05-04 A Review of ChatGPT Applications in Education, Marketing, Software Engineering, and Healthcare: Benefits, Drawbacks, and Research Directions, Mohammad Fraiwan+, N_A, arXiv'23 SummaryChatGPTは、深層学習アルゴリズムを使用して人間らしい応答を生成する人工知能言語モデルである。最新のChatGPTバージョンが導入され、他の言語モデルも登場している。これらのモデルは、教育、ソフトウェアエンジニアリング、医療、マーケティングなどの分野で応用可能性がある。本論文では、これらのモデルの可能な応用、制限、欠点、および研究方向について議論する。 #Pocket #NLP #LanguageModel #AES(AutomatedEssayScoring) #ChatGPT Issue Date: 2023-04-28 [Paper Note] AI, write an essay for me: A large-scale comparison of human-written versus ChatGPT-generated essays, Steffen Herbold+, arXiv'23 SummaryChatGPTが生成したエッセイは、人間が書いたものよりも質が高いと評価されることが大規模な研究で示された。生成されたエッセイは独自の言語的特徴を持ち、教育者はこの技術を活用する新たな教育コンセプトを開発する必要がある。 CommentChatGPTは人間が書いたエッセイよりも高品質なエッセイが書けることを示した。
また、AIモデルの文体は、人間が書いたエッセイとは異なる言語的特徴を示している。たとえば、談話や認識マーカーが少ないが、名詞化が多く、語彙の多様性が高いという特徴がある、とのこと。
#Pocket #AdaptiveLearning #EducationalDataMining Issue Date: 2022-12-27 Reinforcement Learning for the Adaptive Scheduling of Educational Activities, Bassen+, Stanford University, CHI'20 #Assessment #IRT Issue Date: 2022-11-25 Machine Learning–Driven Language Assessment, LaFlair+, TACL'20 #NeuralNetwork #GraphConvolutionalNetwork #EducationalDataMining #KnowledgeTracing #WI Issue Date: 2021-07-08 GRAPH-BASED KNOWLEDGE TRACING: MODELING STUDENT PROFICIENCY USING GRAPH NEURAL NETWORK, Nakagawa+, Tokyo University, WI'19 Commentgraph neural networkでKnoelwdge Tracingした論文。各conceptのproficiencyの可視化までしっかりやってそう。 #RecommenderSystems #Survey #TechnologyEnhancedLearning Issue Date: 2018-03-30 A Survey on Artificial Intelligence and Data Mining for MOOCs, Fauvel+, arXiv'16 #Pocket #PersonalizedGeneration #IJCAI Issue Date: 2019-10-11 Personalized Mathematical Word Problem Generation, Polozov+, IJCAI'15 #Survey Issue Date: 2018-03-31 Adaptive Educational HypermediaSystems in Technology Enhanced Learning: A Literature Review, Mulwa+, SIGITE'10 Commentよさげ #Article #PersonalizedDocumentSummarization #NLP #Personalization Issue Date: 2023-05-05 Towards personalized summaries in spanish based on learning styles theory, Uriel+, Res. Comput. Sci. 148.5, 1 #Article #PersonalizedDocumentSummarization #Pocket #NLP #Personalization Issue Date: 2023-05-05 Personalized Text Content Summarizer for Mobile Learning: An Automatic Text Summarization System with Relevance Based Language Model, Guangbing+, IEEE Fourth International Conference on Technology for Education, 2012, 22 #Article #NLP #LanguageModel #AES(AutomatedEssayScoring) Issue Date: 2023-04-01 Exploring the Potential of Using an AI Language Model for Automated Essay Scoring, Mizumoto+, Research Methods in Applied Linguistics‘23 Comment著者によるポスト: https://twitter.com/mizumotoatsushi/status/1641754298496471040?s=46&t=TIr1-wDC_j5MPU3TvCVWMg著者によるブログ:
https://mizumot.com/lablog/archives/1805 #Article #Dataset #AdaptiveLearning #EducationalDataMining #ScorePrediction Issue Date: 2022-08-23 Score Prediction dataset #Article #RecommenderSystems #Survey Issue Date: 2018-03-30 A SURVEY OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES EMPLOYED FOR ADAPTIVE EDUCATIONAL SYSTEMS WITHIN E-LEARNING PLATFORMS, Almohammadi+ #Article #RecommenderSystems #Survey #TechnologyEnhancedLearning Issue Date: 2018-03-30 Recommender Systems in Technology Enhanced Learning, Manouselis+, Recommender Systems Handbook: A Complete Guide for Research Scientists and Practitioners, 2011 #Article #RecommenderSystems #Survey #TechnologyEnhancedLearning Issue Date: 2018-03-30 Context-Aware Recommender Systems for Learning: A Survey and Future Challenges, Verbert+, IEEE TRANSACTIONS ON LEARNING TECHNOLOGIES, VOL. 5, NO. 4, OCTOBER-DECEMBER 2012
#LanguageModel Issue Date: 2023-07-11 Generative AI for Programming Education: Benchmarking ChatGPT, GPT-4, and Human Tutors, Tung Phung+, N_A, arXiv'23 Summary生成AIと大規模言語モデルは、プログラミング教育の向上に大きな可能性を持っています。しかし、これまでの研究は限定的であり、包括的なプログラミング教育シナリオのための最先端モデルのベンチマークが不足しています。本研究では、ChatGPTとGPT-4の2つのモデルを評価し、人間のチューターとのパフォーマンスを比較しました。結果は、GPT-4がChatGPTを大幅に上回り、一部のシナリオでは人間のチューターに近づいていることを示しています。また、GPT-4の改善のための興味深い方向性も提案されています。 CommentGPT4とGPT3.5をプログラミング教育の文脈で評価したところ、GPT4AGPT3.5をoutperformし、人間のチューターに肉薄した。 #Survey #Pocket #ChatGPT Issue Date: 2023-05-04 A Review of ChatGPT Applications in Education, Marketing, Software Engineering, and Healthcare: Benefits, Drawbacks, and Research Directions, Mohammad Fraiwan+, N_A, arXiv'23 SummaryChatGPTは、深層学習アルゴリズムを使用して人間らしい応答を生成する人工知能言語モデルである。最新のChatGPTバージョンが導入され、他の言語モデルも登場している。これらのモデルは、教育、ソフトウェアエンジニアリング、医療、マーケティングなどの分野で応用可能性がある。本論文では、これらのモデルの可能な応用、制限、欠点、および研究方向について議論する。 #Pocket #NLP #LanguageModel #AES(AutomatedEssayScoring) #ChatGPT Issue Date: 2023-04-28 [Paper Note] AI, write an essay for me: A large-scale comparison of human-written versus ChatGPT-generated essays, Steffen Herbold+, arXiv'23 SummaryChatGPTが生成したエッセイは、人間が書いたものよりも質が高いと評価されることが大規模な研究で示された。生成されたエッセイは独自の言語的特徴を持ち、教育者はこの技術を活用する新たな教育コンセプトを開発する必要がある。 CommentChatGPTは人間が書いたエッセイよりも高品質なエッセイが書けることを示した。
また、AIモデルの文体は、人間が書いたエッセイとは異なる言語的特徴を示している。たとえば、談話や認識マーカーが少ないが、名詞化が多く、語彙の多様性が高いという特徴がある、とのこと。
#Pocket #AdaptiveLearning #EducationalDataMining Issue Date: 2022-12-27 Reinforcement Learning for the Adaptive Scheduling of Educational Activities, Bassen+, Stanford University, CHI'20 #Assessment #IRT Issue Date: 2022-11-25 Machine Learning–Driven Language Assessment, LaFlair+, TACL'20 #NeuralNetwork #GraphConvolutionalNetwork #EducationalDataMining #KnowledgeTracing #WI Issue Date: 2021-07-08 GRAPH-BASED KNOWLEDGE TRACING: MODELING STUDENT PROFICIENCY USING GRAPH NEURAL NETWORK, Nakagawa+, Tokyo University, WI'19 Commentgraph neural networkでKnoelwdge Tracingした論文。各conceptのproficiencyの可視化までしっかりやってそう。 #RecommenderSystems #Survey #TechnologyEnhancedLearning Issue Date: 2018-03-30 A Survey on Artificial Intelligence and Data Mining for MOOCs, Fauvel+, arXiv'16 #Pocket #PersonalizedGeneration #IJCAI Issue Date: 2019-10-11 Personalized Mathematical Word Problem Generation, Polozov+, IJCAI'15 #Survey Issue Date: 2018-03-31 Adaptive Educational HypermediaSystems in Technology Enhanced Learning: A Literature Review, Mulwa+, SIGITE'10 Commentよさげ #Article #PersonalizedDocumentSummarization #NLP #Personalization Issue Date: 2023-05-05 Towards personalized summaries in spanish based on learning styles theory, Uriel+, Res. Comput. Sci. 148.5, 1 #Article #PersonalizedDocumentSummarization #Pocket #NLP #Personalization Issue Date: 2023-05-05 Personalized Text Content Summarizer for Mobile Learning: An Automatic Text Summarization System with Relevance Based Language Model, Guangbing+, IEEE Fourth International Conference on Technology for Education, 2012, 22 #Article #NLP #LanguageModel #AES(AutomatedEssayScoring) Issue Date: 2023-04-01 Exploring the Potential of Using an AI Language Model for Automated Essay Scoring, Mizumoto+, Research Methods in Applied Linguistics‘23 Comment著者によるポスト: https://twitter.com/mizumotoatsushi/status/1641754298496471040?s=46&t=TIr1-wDC_j5MPU3TvCVWMg著者によるブログ:
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