本研究では、講義を受けた学生が質問に回答する形式で講義内容について記述したテキストである「振り返りテキスト」を用いた学生の成績推定に取り組む。具体的には、2人の学生の初回講義の振り返りテキストから、最終的にどちらがより高い成績を収めるかを予測する成績上下予測を、Meta-Llama-3.1-8B、Llama3.1-Swallow-8B-v0.2、Llama-3-ELYZA-JP-8B、Ruri-largeの4つの言語モデルを利用して行う。九州大学の3つの講義における振り返りテキスト及び成績データを使用した実験の結果、複数のモデルの出力を多数決によって集約することで、およそ60%の精度で成績の上下を判別することができた。

大学教育において、学習意欲の低下や成績不振による学生のドロップアウトを防止するために、早期に学習状況を把握し、適切なサポートを提供することは重要である。そのため、累積GPA[1,2]や出席[3]、課題の成績[4]など、試験以外の様々な要素を用いて学生の成績を予測する取り組みが行われている。しかし、出席データは十分な量が蓄積されるまでは有効な予測材料にはなりにくく、また課題の採点には多大な労力が必要であり、受講者および採点者の負担が大きい。そこで、本研究では成績予測の根拠として「振り返りテキスト」に注目する。振り返りテキストとは、学生が講義について表1に示す5つの質問に答える形式で記述したテキストである。毎回の講義で学生自身が理解した内容や理解できなかった点が記述されており、これらは成績を予測する上で重要な手がかりとなるとともに、その内容を基にしたフィードバックの提供が可能であると考えられる。しかし、振り返りテキストは成績に直接結びつく記述ではないため、人間が内容を一目で番号質問内容1今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください