大規模言語モデルを用いた講義振り返りテキストからの学生の成績推定

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。