大規模言語モデルによる授業改善に向けた小学校における授業の発話シミュレーション

VariationalAutoEncoder（CVAE）[10]にTransformer[11]小学校の教員の授業改善については，省察活動がを導入したGlobalVariationalTransformer（GVT）[12]有効であるとされている．省察活動は自己内省的なが提案されている．我々は，発話者の特徴を考慮す面や時間がかかることから客観的な評価が可能でるために，発話者ごとの潜在変数とクラスタリングかつ短時間で評価ができるシステム化が望まれてによる発話者特徴の抽象化を追加した拡張GVTSCいる．本研究では，熟達教員によるシミュレーショモデル[13]を提案している．それに対して，Llamaンを用いた教員に対するフィードバックのシステ2[14]などの大規模言語モデルLLM（Largelanguageム化を目標としている．一方，自然言語処理分野でModel）によって，文章生成の中でも発話生成が容は，大規模言語モデルによって，発話生成が容易に易になってきている．また，大規模言語モデルのなってきている．そこで，本研究では，授業中の教チューニングでは大きなVRAMを持ったGPUが員と児童の発話の収集を複数教員で実施し，LoRA必要となるが，LowRankAdaptation（LoRA）[15]にでファインチューニングした教員ごとの大規模言語よってVRAMのメモリ数を削減したチューニングモデルを用いて，ある場面での発話を別の教員としが可能となっている．て，発話生成させるシミュレーションを行った．実際の小学校の授業では，教員は児童の状況を見ながら授業を進めており，児童も学習状況や意見，