教員のスキル定義による大規模言語モデルを用いた授業評価

本研究は，教員の授業の改善を目的に，教員のスキル定義と授業の発話に対するアドバイスを行うシステムを開発した．実現方法としては，大規模言語モデル（LLM）を用いて教員のスキル定義改良と，定義に基づいた評価及び，アドバイスの生成を行った．アドバイスには類似性を測るSBERTを用いることで，プロンプトの変更に伴うアドバイス内容の変化を評価した．教員のスキル定義の更新や評価に基づくアドバイスの改善には，定義を修正するプロンプトをチューニングしている．修正されたプロンプト間の類似性と生成されたアドバイス間の類似性には同様の傾向が見られ，プロンプトの改善がアドバイスの改善につながると考えられる．