KI nutzen, um die Schulung von Tutoren zu verbessern

Automatisierte Feedbacksysteme sind mega wichtig, um vielen Lernenden zu helfen, indem sie Erklärungen und Kommentare während ihres Lernprozesses geben. Aber so ein Feedback in Echtzeit zu geben, kann tricky sein, besonders wenn es darum geht, detaillierte und spezifische Antworten zu verstehen. In diesem Artikel geht’s darum, wie grosse Sprachmodelle, besonders die Generative Pre-Trained Transformers (GPT), helfen können, zu erkennen, was in den Antworten der Tutoren während des Trainings gut und was nicht so gut ist.

#Die Rolle des automatisierten Feedbacks

Tutoring ist eine effektive Methode, um Schüler beim Lernen zu unterstützen. Tutoren nutzen verschiedene Strategien, um Lernmöglichkeiten zu bieten. Zwar weiss man, dass Tutoring gut funktioniert, aber viele praktische Probleme hindern daran, es weit verbreitet zu nutzen. Tutoren zu rekrutieren, auszubilden und zu halten, kann schwierig sein, und die Ausbildung dauert normalerweise viel Zeit und Mühe. Ein grosser Teil des Trainings besteht darin, neuen Tutoren die richtigen Strategien beizubringen. Zum Beispiel, anstatt nur auf eine falsche Antwort hinzuweisen, geht ein guter Tutor mit dem Schüler ins Gespräch, um herauszufinden, wo es hakt. Das kann zu besserer Unterstützung für den Schüler führen. Traditionell haben erfahrene Tutoren diese Art von intensiven Trainings gegeben. Allerdings ist es schwer, viele Tutoren gleichzeitig auszubilden, ohne die Qualität des Trainings zu verlieren.

#Verwendung von GPT-Modellen in der Tutorenausbildung

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, konzentriert sich diese Studie darauf, GPT-Modelle zu nutzen, um den Ausbildungsprozess für Tutoren zu verbessern. Zwei Methoden helfen dabei, diese Modelle zu nutzen: Prompting und Fine-Tuning. Prompting bedeutet, dem Modell spezifische Fragen zu stellen, um es sofort dazu zu bringen, nützliche Antworten zu generieren. Im Gegensatz dazu verändert Fine-Tuning die Einstellungen des Modells basierend auf spezifischen Trainingsdaten, damit es in bestimmten Aufgaben besser abschneidet.

Um die Qualität des Feedbacks der GPT-Modelle zu messen, wurde eine neue Kennzahl namens Modified Intersection over Union (M-IoU) eingeführt. Das hilft, zu prüfen, wie gut die Markierungen des Modells mit dem übereinstimmen, was menschliche Experten als korrekt erachten. Die Ergebnisse zeigen, dass das fine-getunte GPT-Modell effektiv in der Lage ist, gute und weniger wünschenswerte Teile des Tutor-Feedbacks zu identifizieren.

#Effektive Tutoring-Praktiken

Gute Tutoring-Praktiken haben einen grossen Einfluss auf die Schülerleistung, indem sie akademisches Wissen mit den sozialen und motivationalen Bedürfnissen der Schüler kombinieren. Aber es kann schwierig sein, Tutoren so auszubilden, dass sie diese Fähigkeiten entwickeln, da aktive Lernerfahrungen oft begrenzt sind. Aktuelle Trainingsmethoden konzentrieren sich oft nicht genug auf die emotionalen und motivationalen Aspekte des Lernens.

Ein wichtiger Teil des Tutorings besteht darin, Lob effektiv zu vermitteln. Lob hat bekanntlich eine positive Auswirkung auf die Motivation und das Engagement der Schüler. Forschung zeigt, dass effektives Lob ehrlich, spezifisch, unmittelbar und auf den Lernprozess fokussiert sein sollte und nicht nur auf das Endergebnis. Lob kann in drei Arten kategorisiert werden: leistungsbasiert, ergebnisbasiert und personenbasiert. Leistungsbasiertes Lob konzentriert sich auf den Lernprozess des Schülers, während ergebnisbasiertes Lob Erfolge wie gute Noten herausstellt. Personenbasiertes Lob bezieht sich auf Eigenschaften wie Intelligenz, die oft weniger effektiv sein können.

Damit unerfahrene Tutoren ihre Fähigkeiten im Loben verbessern können, brauchen sie Feedback, das ihnen hilft zu verstehen, welche Teile ihres Lobes effektiv sind und welche nicht. Manuelles Feedback zu geben, ist aber oft eine Herausforderung und sehr zeitaufwendig. Das zeigt, wie wichtig automatisierte Feedbacksysteme in der Tutorenausbildung sind, um zeitnahes und skalierbares Feedback zu bieten.

#Bedeutung von Feedback beim Lernen

Feedback ist entscheidend für erfolgreiches Lernen. Wie Feedback gegeben wird, kann die Lernergebnisse stark beeinflussen. Effektives Feedback ist eng mit seiner Relevanz, dem Zeitpunkt und dem Fokus auf das Korrigieren von Missverständnissen verbunden. Sofortiges und klares Feedback kann die aktive Beteiligung der Lernenden fördern. Automatisierte Feedbacksysteme gewinnen in der Bildung zunehmend an Bedeutung, wurden aber in der Tutorenausbildung noch nicht weitgehend untersucht.

Eine gängige Methode zur Bereitstellung automatisierten Feedbacks ist die Verwendung von Vorlagenantworten. Dieses Feedback basiert auf früheren Ergebnissen, die zeigen, dass gutes Feedback oft spezifische Hinweise darauf enthält, was gut funktioniert hat und was nicht. Das Ziel dieser Studie ist es, Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung zu nutzen, um die guten und schlechten Teile in Tutor-Antworten zu identifizieren und so die Erstellung von vorgefertigtem erklärendem Feedback zu ermöglichen.

#Sequenzlabeling zur Feedback-Generierung

Sequenzlabeling ist eine Schlüsselaufgabe in der natürlichen Sprachverarbeitung, die hilft, Textsegmente nach vordefinierten Labels zu identifizieren und zu kategorisieren. Dieser Prozess kann mit Named Entity Recognition (NER) verglichen werden, das spezifische Entitäten in einem Text identifiziert. Für unsere Studie wollen wir die Lobkomponenten in Tutor-Antworten identifizieren. Indem spezifische Wörter oder Phrasen erkannt werden, die Lobarten signalisieren, können Tutoren Einblicke in ihre Praktiken bekommen.

Zum Beispiel kann in einer Lobäusserung eines Tutors die Phrase "Du machst das grossartig" als ergebnisbasiertes Lob identifiziert werden. Sequenzlabeling ermöglicht es dem Modell, diese Fälle hervorzuheben und detailliertes Feedback zu geben. Zum Beispiel könnte es sagen: "Zu sagen 'machst das grossartig' lobt den Schüler für das Ergebnis. Du solltest dich darauf konzentrieren, ihre Bemühungen beim Lernen anzuerkennen."

#Der Einsatz von grossen Sprachmodellen in der Bildung

Die aktuellen Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung haben es ermöglicht, grosse Sprachmodelle wie GPT in verschiedenen Bildungsaufgaben zu bewerten. Diese Studie erkundet, wie Prompting und Fine-Tuning auf GPT-Modelle angewendet werden können, um gute und schlechte Elemente in Tutor-Antworten zu klassifizieren.

#Prompting von GPT-Modellen

Prompting bedeutet, spezifische Anfragen zu nutzen, um die Ausgabe des Modells zu leiten. Diese Methode ist entscheidend, um Modelle wie GPT-3 und GPT-4 zu führen, damit sie kontextuell angemessene Antworten produzieren. Forschung hat gezeigt, dass diese Modelle oft Feedback generieren, das leserlicher ist als das von menschlichen Instruktoren. Angesichts der Leistungsfähigkeit von GPT-Modellen untersucht unsere Studie, wie sie erklärendes Feedback auf der Grundlage offener Fragen generieren können.

#Fine-Tuning von GPT-Modellen

Neben dem Prompting ist Fine-Tuning nützlich für verschiedene Bildungsaufgaben. Diese Methode passt die Einstellungen des Modells an spezifische Themenbereiche an und verbessert dessen Leistung. Frühere Studien haben gezeigt, dass Fine-Tuning zu besserer Genauigkeit in Aufgaben wie der Bewertung im naturwissenschaftlichen Unterricht führen kann.

Unsere Studie konzentriert sich darauf, Fine-Tuning am GPT-3.5-Modell anzuwenden, nachdem die Daten in einem strukturierten Format vorbereitet wurden. Wir haben unser Datenset in verschiedene Grössen aufgeteilt, um zu sehen, wie sich das Fine-Tuning auf die Fähigkeit des Modells auswirkt, genaues Feedback zu geben. Ein wesentlicher Teil unseres Ansatzes ist es, das richtige Gleichgewicht in der Grösse der Trainingsdatensätze zu finden, damit das Modell auch mit begrenzten Trainingsdaten gut abschneidet.

#Leistungsevaluation mit M-IoU-Werten

Um die Leistung der Sequenzlabeling-Aufgaben in unserer Studie zu bewerten, haben wir den M-IoU-Wert eingeführt. Diese Kennzahl berücksichtigt Tokens, die korrekt als Lob identifiziert wurden, im Vergleich zu denen, die vom Modell verpasst oder falsch markiert wurden. Die M-IoU-Methode bietet eine nuancierte Möglichkeit, zu bewerten, wie gut das Modell Lob hervorhebt, was es einfacher macht, die Effektivität im Vergleich zu den Expertenergebnissen zu verstehen.

Die Analyse der M-IoU-Werte, zusammen mit menschlicher Beurteilung, bestätigte, dass beide GPT-Modelle effektiv Lobkomponenten im Tutor-Feedback identifizieren können. Durch diese Bewertung wollten wir ein automatisiertes Feedbacksystem schaffen, das Tutoren hilft, ihre Fähigkeiten zu verbessern.

#Menschliche Annotation und Korrelationsanalyse

Um sicherzustellen, dass der vorgeschlagene M-IoU-Wert effektiv ist, haben wir menschliche Annotatoren engagiert, um die Qualität der im Tutor-Feedback hervorgehobenen Lobkomponenten zu bewerten. Menschliche Urteile halfen zu bestätigen, dass unser Wert gut mit den Expertenbewertungen übereinstimmt.

Die Annotatoren bewerteten jede hervorgehobene Antwort anhand von zwei Fragen: ob der hervorgehobene Text angemessen Lob für die Bemühungen und für die Ergebnisse darstellt. Ihr Feedback gab Aufschluss darüber, wie gut das Modell bei der Identifizierung von Lobelementen abgeschnitten hat.

#Ergebnisse zu Tutor-Antworten

In unseren Ergebnissen wollten wir sehen, wie viel Kontext die hervorgehobenen Elemente für das Verständnis der Art des geäusserten Lobes bieten. Wir führten eine Korrelationsanalyse durch, um den M-IoU-Wert gegen die menschliche Bewertung des leistungsbasierten Lobs zu validieren. Die Ergebnisse zeigten eine starke positive Korrelation zwischen den M-IoU-Werten und den Bewertungen der Annotatoren, was die Zuverlässigkeit unserer Kennzahl unterstreicht.

Wir haben auch die Qualität der von den GPT-3.5- und GPT-4-Modellen produzierten Highlights untersucht. Die Ergebnisse zeigten, dass während das ergebnisbasierte Lob bessere Werte erzielte als das leistungsbasierte Lob, GPT-3.5 in vielen Fällen vergleichbare Ergebnisse wie GPT-4 lieferte.

#Fine-Tuning-Ergebnisse und Erkenntnisse

Unser Assessment des Fine-Tunings zielte darauf ab, die Fähigkeit des Modells zur Identifizierung von Lob in Tutor-Antworten zu verbessern. Wir konzentrierten uns auf das GPT-3.5-Modell und führten Leistungsevaluationen über verschiedene Trainingsgrössen hinweg durch. Die Ergebnisse zeigten, dass das fine-getunte Modell selbst bei einem kleineren Trainingsdatensatz gut abschnitt und zufriedenstellende Leistungen bei der Erkennung von leistungs- und ergebnisbasiertem Lob erzielte.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Effektivität des Trainings nicht nur von der Verwendung des neuesten Modells abhängt, sondern auch von der Optimierung früherer Versionen mit spezifischen Techniken profitieren kann.

#Zukünftige Ausrichtungen

Während unsere Studie erfolgreich ein automatisiertes Feedbacksystem zur Unterstützung unerfahrener Tutoren entwickelt hat, ist weitere Forschung nötig, um unseren Ansatz in verschiedenen Bildungskontexten anzuwenden. Wir streben an, die Studie zu erweitern, um verschiedene Tutoring-Szenarien abzudecken, wie zum Beispiel das Reagieren auf Schülerfehler und das Bewerten des Verständnisses, um ein anpassungsfähigeres Feedbacksystem zu schaffen.

Datenaugmentierungstechniken werden ebenfalls in Betracht gezogen, um die Notwendigkeit umfangreicher manueller Annotationen zu reduzieren. Durch zufällige Vertauschungen und Synonymersetzungen können wir den Trainingsdatensatz verbessern, um eine bessere Modellleistung zu erzielen.

In zukünftigen Arbeiten möchten wir unsere Methoden anwenden, um reale Tutoring-Sitzungen und andere Bildungsdaten zu analysieren, was umsetzbare Erkenntnisse für Tutoren liefern und deren Lehransätze verbessern wird.

#Fazit

Diese Studie zeigt, wie GPT-Modelle genutzt werden können, um die Ausbildung von Tutoren durch automatisiertes Feedback zu verbessern, das spezifische Lobkomponenten in dem Feedback identifiziert, das den Schülern gegeben wird. Sowohl Prompting- als auch Fine-Tuning-Methoden zeigen vielversprechende Ansätze zur Verbesserung der Qualität von Bildungsfeedback. Unsere Implementierung hebt das Potenzial fortschrittlicher Sprachmodelle hervor, um aussagekräftige Einblicke in Tutoring-Praktiken zu bieten, was den Weg für effektivere Ausbildungsprogramme ebnet und letztendlich die Ergebnisse der Schüler verbessert. Indem wir diese Systeme weiter verfeinern, können wir Tutoren unterstützen, das effektivste Lob und die beste Ermutigung für ihre Schüler zu liefern und das gesamte Lernerlebnis zu verbessern.