[4H]教育･学習(3)

10:50 〜 11:10

[4H-03] LLMを用いた問題・解説自動作成環境における学習者の正誤履歴に基づく更新対象の特定手法

*滝澤 賢人¹、佐藤 寿樹¹、北山 大輔¹ (1. 工学院大学)

発表者区分：学生
論文種別：ショートペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

自動問題作成、解説評価、学習支援、e-Learning、行動データ

学習において知識の定着には演習問題を解くことは重要である．この時，必要な演習問題を必要数動的に用意できることが望ましい．従来，このような問題の動的生成は困難であったが，近年大規模言語モデルの発達に伴い，手軽に生成可能となった．これらのことから我々は，しかしながら大規模言語モデルでは，生成結果から誤りを排除することは難しく，生成された問題や解説が正しい保証はない．まず，ユーザが指定する分野の問題とその解説を自動的に生成するシステムを構築する．次に，このシステムによって生成した問題・解説を複数人の学習者が取り組む環境において得られた正誤の履歴に基づいて，質が低い問題・解説を特定する手法を提案する．特定した問題・解説は大規模言語モデルを用いて再生成することで質を向上させる．