Verbesserung der LLM-Leistung bei der Bewertung der Schwierigkeit von Bildungstexten

Grosse Sprachmodelle (LLMs) sind zu beliebten Werkzeugen für verschiedene Bildungsaufgaben geworden, besonders im Unterrichten und Lernen. Sie können Fragen beantworten und Ideen erklären. Aber für effektives Lehren ist es wichtig, die Schwierigkeit des Materials an das Bildungsniveau der Schüler anzupassen. Leider haben selbst die besten LLMs damit Schwierigkeiten.

Um die Fähigkeit der LLMs zu verbessern, ihre Antworten anzupassen, brauchen wir verlässliche Möglichkeiten, um zu messen, wie gut sie abschneiden. Traditionelle Methoden zur Bewertung der Textschwierigkeit, wie die Flesch-Kincaid-Leseverständlichkeit, sind oft zu einfach und nicht sehr zuverlässig. Deshalb schlagen wir eine neue Reihe von Metriken vor, die sich auf Eingabeaufforderungen für LLMs stützen, um die Textschwierigkeit besser zu bewerten.

#Warum Schwierigkeit im Bildungsbereich wichtig ist

Unterrichten verlangt, dass die Inhalte dem Verständnis der Schüler entsprechen. Gute Lehrer können ihre Materialien und ihren Stil an ihre Schüler anpassen, egal ob sie in der Grundschule, der Mittelschule oder der Oberstufe sind. Sicherzustellen, dass Informationen passend sind, bedeutet, viele Aspekte zu betrachten, darunter die Wortwahl, den Satzbau und die Gesamtbedeutung.

Aber zu messen, ob ein Text für ein bestimmtes Bildungsniveau geeignet ist, ist schwierig. Bestehende Methoden sind generell zu einfach und konzentrieren sich nur auf Wortanzahlen oder grundlegende Formeln. Sie wurden für lange Texte, wie Lehrbücher, entworfen und versagen oft bei kürzeren Formaten, wie sie im dialogbasierten Unterricht vorkommen.

#Die Grenzen traditioneller Metriken

Traditionelle Metriken zur Bewertung der Textschwierigkeit sind nicht sehr effektiv. Diese Metriken basieren auf einfachen Berechnungen und können inkonsistent sein. Sie funktionieren am besten mit längeren Texten und haben oft Schwierigkeiten mit kürzeren. Was gebraucht wird, ist eine bessere Möglichkeit zu messen, wie gut ein Text zu den Bildungsbedürfnissen der Lernenden passt.

Obwohl wir Klassifizierer verwenden können, die auf grossen Datenmengen trainiert wurden, um die Textschwierigkeit vorherzusagen, ist das Training dieser Klassifizierer teuer und benötigt viele Beispiele, besonders in spezialisierten Bereichen wie Bildung. Menschliche Bewertungen können qualitativ hochwertige Einschätzungen liefern, aber das Sammeln solcher Daten ist ebenfalls teuer und hat Subjektivitätsprobleme.

#Ein neuer Ansatz zur Messung der Textschwierigkeit

Um diese Herausforderungen anzugehen, stellen wir eine Reihe von Metriken vor, die Eingabeaufforderungen nutzen, die LLMs gegeben werden. Anstatt sich ausschliesslich auf feste Metriken zu stützen, können diese Eingabeaufforderungen das Verständnis der LLMs für Sprache nutzen, um nuanciertere Aspekte der Textschwierigkeit zu erfassen.

Zum Beispiel können LLMs das Thema eines Textes kategorisieren, was bei der Anpassung von Inhalten hilft. Diese Fähigkeit ist wichtig, weil Lehrer Materialien oft basierend auf der Themenrelevanz anpassen. Wir haben unsere neuen Metriken auf einer Studie basierend, bei der Universitätsstudenten Bildungstexte bewertet und Eingabeaufforderungen für LLMs vorgeschlagen haben, um die Textschwierigkeit zu ändern.

#Überblick über die Nutzerstudie

In unserer Studie haben wir Schüler einbezogen, die gebeten wurden, verschiedene Bildungstexte zu bewerten. Sie haben die Texte für ihre geeigneten Bildungsniveaus gekennzeichnet und Gründe für ihre Entscheidungen gegeben. Anschliessend haben sie LLMs verwendet, um diese Texte für unterschiedliche Bildungsstufen umzuschreiben und die Eingabeaufforderungen zu protokollieren, die sie während des Prozesses verwendet haben.

Diese zweigeteilte Studie hat uns wertvolle Einblicke in die Wahrnehmung von Bildungs-texten und die besten Eingabeaufforderungen zur Anpassung ihrer Schwierigkeit gegeben.

#Ergebnisse der Nutzerstudie

Der erste Teil der Studie ergab zahlreiche Klassifizierungen, wobei die Teilnehmer detaillierte Erklärungen für ihre Kennzeichnungen gegeben haben. Der zweite Teil brachte viele Eingabeaufforderungen hervor, die zur Textanpassung verwendet wurden. Wir haben beide Teile genutzt, um unsere neuen eingabebasierten Metriken zu erstellen, die helfen, die Textangemessenheit für verschiedene Bildungslevel zu bewerten.

#Entwicklung der eingabebasierten Metriken

Unsere eingabebasierten Metriken sind darauf ausgelegt, tiefere Merkmale von Bildungstexten zu erfassen im Vergleich zu traditionellen Metriken. Jede Metrik ist als einfache Ja-oder-Nein-Frage formuliert, die das LLM auffordert, den Text zu bewerten. Zum Beispiel können wir fragen, ob ein Text für Grundschüler geeignet ist oder ob er relevante Themen im Lehrplan abdeckt.

Basierend auf der Nutzerstudie haben wir eine Sammlung von 63 einzigartigen Metriken entwickelt, die sich auf das Bildungsniveau des Textes, die Komplexität und die Lesbarkeit konzentrieren. Diese Metriken bieten reichhaltigere Einblicke in den Text als das, was traditionelle Metriken bieten können.

#Traditionelle Metriken und ihre Rolle

Während wir uns auf die neuen eingabebasierten Metriken konzentrieren, dienen traditionelle Metriken als Basislinie in unserer Studie. Sie decken eine Reihe von linguistischen Merkmalen ab, von der Wortschatznutzung bis zum Satzbau. Wir haben 46 verschiedene traditionelle Metriken in unseren Bewertungen einbezogen, um zu sehen, wie sie sich mit unserem neuen Ansatz vergleichen.

#Bewertung der Metriken

Nachdem wir die Metriken entwickelt haben, haben wir sie mit einem Datensatz getestet, der Frage-Antwort-Paare aus verschiedenen Fächern und Bildungsstufen umfasst. Wir haben die Regressionsanalyse verwendet, um zu bewerten, wie gut unsere eingabebasierten Metriken im Vergleich zu den traditionellen abgeschnitten haben.

Wir haben auch Baseline-Werte mit LLMs ohne unsere neuen Metriken festgelegt, um zu sehen, ob sie die Textschwierigkeit direkt klassifizieren konnten.

#Leistungs Vergleich

Die Ergebnisse zeigten, dass unser Kombi-Ansatz, der sowohl eingabebasierte als auch traditionelle Metriken kombiniert, ständig besser abschnitt als andere Methoden. Das deutet darauf hin, dass die eingabebasierten Metriken wichtige Informationen hinzufügen, die die traditionellen vermissen.

Obwohl traditionelle Metriken stark waren, bot der kombinierte Ansatz ein umfassenderes Verständnis der Faktoren, die die Textschwierigkeit beeinflussen. Besonders bemerkenswert ist, dass unsere Ergebnisse nahelegen, dass das Erkennen der Komplexität verschiedener Bereiche, wie Wissenschaft oder Sozialkunde, die Verwendung einer breiten Menge an Metriken erfordert.

#Analyse der Wichtigkeit von Merkmalen

Ein weiterer Vorteil unseres Regressionsansatzes ist die Fähigkeit, die Wichtigkeit jeder Metrik zur Bestimmung der Textschwierigkeit zu bewerten. Unsere Analyse hob hervor, welche Merkmale den grössten Einfluss auf die Klassifikationsgenauigkeit hatten.

Für die eingabebasierten Metriken fanden wir heraus, dass die Relevanz zu den Lehrplanthemen und die Lesbarkeit für spezifische Bildungsstufen entscheidende Faktoren waren. Im Gegensatz dazu betonten die traditionellen Metriken stark die Lesbarkeit und die lexikalische Vielfalt.

#Der Wert der Kombination von Metriken

Obwohl unsere eingabebasierten Metriken alleine nicht so gut abschnitten wie die traditionellen, boten sie dennoch Einblicke, die vorteilhaft waren, wenn sie kombiniert wurden. Dieser Kombinationsansatz hilft Lehrern, effektivere Inhalte und Lehrstrategien zu entwickeln, die Schüler besser einbinden.

Durch die Untersuchung einzelner Metriken können wir die Komplexität in kleinere Teile zerlegen, wie die Angemessenheit für verschiedene Bildungsniveaus und andere Textmerkmale.

#Zukünftige Richtungen

Die Ergebnisse unserer Studie legen mehrere Wege für weitere Forschung nahe. Wir erkennen an, dass unsere Nutzerstudie aufgrund einer geringen Anzahl von Teilnehmern Einschränkungen hatte. Zukünftige Arbeiten könnten davon profitieren, eine grössere und vielfältigere Gruppe von Teilnehmern, einschliesslich Lehrern, einzubeziehen, die zusätzliche Perspektiven bieten können.

Darüber hinaus würde die Entwicklung neuer Datensätze, die die Textschwierigkeit bewerten, ein breiteres Verständnis von Textmerkmalen in verschiedenen Kontexten und Inhaltsbereichen ermöglichen.

#Fazit

Unsere Forschung zeigt das Potenzial, eingabebasierte Metriken zu nutzen, um zu verbessern, wie wir die Textschwierigkeit in der Bildung bewerten. Durch die Kombination dieser neuen Metriken mit traditionellen können wir ein robusteres System zur Bewertung von Bildungs-materialien schaffen, das letztlich Lehrern hilft, ihren Unterricht besser auf die Bedürfnisse ihrer Schüler abzustimmen.

Zusammenfassend ebnen wir den Weg für innovative Anwendungen von LLMs in der Bildung, in der Hoffnung, dass zukünftige Entwicklungen zu präziseren und effektiveren Messungen der Textschwierigkeit führen werden. Während wir weiter an dieser Arbeit arbeiten, ist unser letztendliches Ziel, das Bildungserlebnis für alle Schüler zu verbessern und das Lernen zugänglicher und ansprechender zu gestalten.