アドバイス生成プロンプトの類似距離を利用した小学校の授業におけるアドバイス評価

佐藤 洋希, 大西 朔永, 椎名 広光, 保森 智彦

教育システム情報学会（JSiSE）2025年度 第6回研究会・特集論文研究会

本研究では、指導スキルを定義し、授業対話に対するフィードバックを提供することで、小学校の授業を向上・支援するシステムを開発した。これを達成するために、大規模言語モデル（LLM）を活用してスキルの定義を構築し、これらの基準に基づいてパフォーマンスを評価し、教育的なアドバイスを生成した。プロンプトチューニングの段階では、SBERTベースの類似度指標を用いて、プロンプトの変更が生成されたアドバイスの意味的な一貫性にどのような影響を与えるかを分析した。