大規模言語モデルによる授業発話の影響推定に基づいたアドバイス生成

児嶋祥成，大西朔永，椎名広光，保森智彦

NLP若手の会 (YANS) 第19回シンポジウム

小学校の授業改善における教員の支援が必要であり，授業の分析結果を分かりやすくアドバイスとして教員に提示するシステムが求められている．本研究では，大規模言語モデルを用いて，教員の発話が児童の発話から受けた影響を求め，児童の発話を考慮せず一方的になっている教員の発話に対して，児童の発話から受けた影響が増加する方向に促すアドバイスをGPT-4oを用いて生成している．影響については，大規模言語モデルによる対話モデルから得られるAttention Weightを用いて推定している．また，大規模言語モデルには小学校の授業における教員と児童の対話データでファインチューニングしたモデルを用いている．
pp. 1-1