学生の理解度向上には、個人の学習レベルに適した教育が必要である。また、言語学習などの指導では、教員は各学生の理解度の把握が重要である。ただし、教員が全学生に個別指導を行うのは時間的な制約から困難である。解決策として、大規模言語モデル（LLM）で学生の質問応答をサポートする方法が考えられる。LLMは、幅広い分野への回答が可能なため、LLMを活用した細かな指導の自動化が期待される。しかし、LLMが指導者の代わりに質問応答できるとして、細かな指導の限界は未知である。そこで本研究では、教育分野でのLLMの活用を促進するために文章の難易度に焦点を当てて、LLMが持つユーザへの暗黙的な難易度調整能力を調査する。

学生の理解度を高めるためには、個人に合った指導方法が必要である。LLMLLMは、BERT[1]をはじめとする旧来の小規模モデルと比較して、より大量のデータを使って莫大なパラメータ数で学習を行ったモデルである。LLMの著しい発展により、文章の要約や機械翻訳、質問応答などの様々なタスクが高精度で解けることが知られている[2,3,4,5,6,7,8]。LLMの成功を受けて、教育応用に向けた研究が注目されている。教育応用LLMを使った教育応用として、子供から大人までの幅広い人々に対する、ステップバイステップでの方式や、クイズ・フラッシュカードのようなインタラクティブな形式での教育方法などがある[9]。LLMを利用した教育方法で子供の好奇心を刺激することで、子供の学習意欲を高める働きがあると報告されている[10]。また、LLMを活用した教育応用として、テキスト平易化がある。INPUTプロンプトLLM生成文OUTPUTChatGPTVicunaLLaMAデータセット…VS対話人間質問応答テキスト平易化テキスト平易化は、文や文章の意味や内容を保持した上で、文法や構造を平易なものに変換する自然言語処理の生成タスクの一つである[11]。テキスト平易化を行うことで、読者の理解しやすい言葉や表現に変換され、情報を効率的に伝えることが可能となる。LLMを用いた手法としては、GPT-3.5[2]を使ってzero-shotとfew-shotsで平易化する方法[12]や、難易度を付与して文章の難易度を調節する方法[13]がある。生成する文章の難易度を調節することで、ユーザそれぞれに対して分かりやすい文章を提供することが可能になる。また、ユーザに合ったシステムをそれぞれ提供する仕組みとして、個人化がある。個人化Xieら[14]は、2007年から2017年の個人化に関する研究の傾向を分析し、秀逸な学習システムの実装や学習者の選好の統合、個々の学習データの分析に関する研究が行われていることを示唆している[15,16]。LLMでは、人間の選好を学習に用いることで文章の個人化を実現し、モデルの精度を向上させている[2]。文章の個人化として、例えば言語学習では、教師が生徒の理解度を一定数考慮した上でレベルを調整しながら、文法や語学に関する説明を行っている。しかし、生徒の理解度にはバラつきがあり、教師が各生徒の理解度を把握してそれぞれに合わせた説明を行うのは時間の制約から困難で.ある。そこでLLMを使って問題作成や講義の説明を実施することで、学習者の理解度に合わせた個人化が期待される[17]。すなわち、LLMによる学習の個人化のためには、学習者の理解度を考慮する必要がある。しかし現時点では、LLMがどれだけ学習者の理解度を考慮した上で文章を生成しているのかは分かっていない。本研究では、教育分野におけるLLMの活用を促進するために文章の難易度に焦点を当てて、LLMが持つユーザの入力に対する暗黙的な難易度調整能力を調査する。