LLMによる教育的フィードバックの生成と評価

近年，大規模言語モデルを用いてSTEM教育等のフィードバック（FB）生成研究が盛んである．これらの既存研究では，FB提示による学習成果の向上は確認されているものの，口調や情報の網羅性といったFBの構成要素が正答にどの程度寄与するのかは十分に検証されていない．本研究では，FBの構成要素に基づく6つの生成手法を定義し，4種の解答生成モデルによる解き直しと2種の評価モデルによる質的評価からその有効性を検証した．理科3科目を対象とした実験の結果，正解率の向上には正誤の明示や重要語の強調，実行可能な指示を伴う再考観点の提示が重要であることが確認された．