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

大学教育において、学習意欲の低下や成績不振による学生のドロップアウトを防止するために、早期に学習状況を把握し、適切なサポートを提供することは重要である。そのため、累積GPA[1,2]や出席[3]、課題の成績[4]など、試験以外の様々な要素を用いて学生の成績を予測する取り組みが行われている。しかし、出席データは十分な量が蓄積されるまでは有効な予測材料にはなりにくく、また課題の採点には多大な労力が必要であり、受講者および採点者の負担が大きい。そこで、本研究では成績予測の根拠として「振り返りテキスト」に注目する。振り返りテキストとは、学生が講義について表1に示す5つの質問に答える形式で記述したテキストである。毎回の講義で学生自身が理解した内容や理解できなかった点が記述されており、これらは成績を予測する上で重要な手がかりとなるとともに、その内容を基にしたフィードバックの提供が可能であると考えられる。しかし、振り返りテキストは成績に直接結びつく記述ではないため、人間が内容を一目で番号質問内容1今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください