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Rechtliche Konzepte durch Storytelling verständlich machen

Geschichten erzählen, um komplexe rechtliche Ideen einfacher verständlich zu machen.

― 6 min Lesedauer


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Inhaltsverzeichnis

Es ist wichtig, juristisches Wissen für normale Leute leichter verständlich zu machen. So können alle das Gesetz besser verstehen und an unserer Demokratie teilnehmen. Leider sind viele juristische Texte schwer zu lesen für die, die nicht im Recht ausgebildet sind. In diesem Artikel geht es um eine neue Methode, die Geschichtenerzählen nutzt, um komplizierte rechtliche Ideen zu lehren, was es den Nicht-Experten erleichtert, diese Konzepte zu verstehen.

Der Bedarf an besserem rechtlichem Verständnis

Menschen finden sich oft in Situationen wieder, in denen sie schnell neue rechtliche Ideen lernen müssen. Denke an jemanden, der sich auf eine Abstimmung über eine neue Regelung vorbereitet, versucht, die Begriffe für Hypotheken beim Kauf eines Hauses zu verstehen, oder sich mit rechtlichen Problemen vor Gericht konfrontiert sieht. Die juristische Sprache kann voller schwieriger Begriffe und subtiler Bedeutungen sein. Das macht es für Leute ohne juristische Ausbildung schwierig, informierte Entscheidungen zu treffen, Gerechtigkeit zu erlangen oder sich an zivilgesellschaftlichen Diskussionen zu beteiligen. Unsere Arbeit zielt darauf ab, das Verständnis des Gesetzes für gewöhnliche Leute zu verbessern und die Kommunikation zwischen Experten und Laien zu erleichtern.

Die Macht des Geschichtenerzählens

Geschichtenerzählen ist schon lange eine effektive Methode, um Wissen zu teilen. Es hilft, schwierige und abstrakte Ideen einfacher zu erklären. Im juristischen Bereich wurde Geschichtenerzählen bereits verwendet, um Konzepte wie Ethik und Mediation zu lehren. Allerdings gab es Herausforderungen, Geschichtenerzählen in grossem Massstab zu nutzen, um komplexe rechtliche Ideen zu vermitteln, aufgrund der hohen Kosten, die mit der Einbeziehung von Rechtsexperten verbunden sind.

Mit den jüngsten Fortschritten in der Technologie können grosse Sprachmodelle (LLMs) qualitativ hochwertigen Text generieren, was es möglich macht, rechtliche Erklärungen und Geschichten automatisch zu erstellen. Frühere Studien haben LLMs erfolgreich genutzt, um verschiedene wissenschaftliche Konzepte zu erklären. Aber bis jetzt gab es nur wenig Erforschung der Nutzung von Geschichten, die von LLMs generiert wurden, um juristische Konzepte zu lehren.

Einführung des LegalStories-Datensatzes

In dieser Studie präsentieren wir einen neuen Datensatz namens LegalStories. Dieser Datensatz umfasst 295 juristische Doktrinen, die komplex, aber essentiell für das Verständnis des Gesetzes sind. Jede dieser Doktrinen wird mit einer Geschichte geliefert, die darauf ausgelegt ist, das Konzept auf eine nachvollziehbare Weise zu erklären, sowie einem Set von Multiple-Choice-Fragen, um das Verständnis zu testen.

Um den Datensatz zu erstellen, haben wir mit verschiedenen LLMs experimentiert, um Geschichten zu generieren, die rechtliche Konzepte klären. Wir haben auch Rechtsexperten einbezogen, um die Multiple-Choice-Fragen zu entwerfen und zu verfeinern, die jeder Geschichte beigefügt sind. Diese Zusammenarbeit stellt sicher, dass das Lernmaterial nicht nur ansprechend, sondern auch genau ist.

Bewertung der Effektivität des Geschichtenerzählens

Wir haben eine randomisierte kontrollierte Studie (RCT) durchgeführt, um zu bewerten, wie effektiv diese von LLMs generierten Geschichten beim Lehren juristischer Konzepte sind. Wir konzentrierten uns auf eine Gruppe von juristischen Anfängern und verglichen ihr Verständnis von juristischen Ideen, nachdem sie nur eine Definition gelesen haben, mit dem Verständnis, nachdem sie sowohl eine Definition als auch eine Geschichte gelesen hatten.

Unsere Ergebnisse zeigen, dass Schüler, die durch Geschichten lernten, ein besseres Verständnis für rechtliche Konzepte hatten als diejenigen, die nur einfache Definitionen lasen. Darüber hinaus steigerten die Geschichten das Interesse am Recht, insbesondere bei Nicht-Muttersprachlern des Englischen, was ihnen half, die rechtlichen Konzepte mit ihrem Alltag zu verbinden.

Ausserdem verbesserte das Lernen mit Geschichten die Behaltensraten. Die Teilnehmer waren besser in der Lage, Informationen bei einer Nachuntersuchung drei Tage nach der ersten Lerneinheit abzurufen.

Der Prozess der Erstellung von LegalStories

  1. Sammlung juristischer Doktrinen: Wir haben 295 juristische Doktrinen aus einer renommierten Quelle gesammelt. Diese Doktrinen, die strukturierte Regeln sind, die rechtliche Urteile leiten, enthalten oft komplizierte juristische Begriffe, die für Unkundige verwirrend sein können.

  2. Generierung von Geschichten: Für jede Doktrin haben wir eine Geschichte mithilfe von LLMs generiert. Unser Ziel war es, Geschichten zu erstellen, die klar, nachvollziehbar und ansprechend sind und dabei das Wesen des rechtlichen Konzepts erfassen.

  3. Erstellung von Fragen: Mit den Geschichten im Gepäck haben wir Multiple-Choice-Fragen erstellt, um das Verständnis zu verstärken. Verschiedene Arten von Fragen wurden einbezogen:

    • Konzeptfragen: Diese testen, ob der Leser die Doktrin genau definieren kann.
    • Vorhersagefragen: Diese fragen die Leser, die Doktrin auf hypothetische Situationen anzuwenden.
    • Einschränkungsfragen: Diese verlangen von den Lesern, eventuelle Ausnahmen oder Einschränkungen in Bezug auf die Doktrin zu identifizieren.
  4. Expertenüberprüfung: Rechtsexperten überprüften die generierten Geschichten und Fragen, um Qualität und Richtigkeit sicherzustellen. Ihr Feedback half, sowohl die Geschichten als auch die Fragen zu verfeinern, wodurch sichergestellt wurde, dass das Lernmaterial sowohl genau als auch ansprechend ist.

Ergebnisse unseres Experiments

  1. Verbesserung des Verständnisses: Unsere Analyse zeigte, dass Geschichten das Verständnis unter Nicht-Muttersprachlern im Vergleich zu Definitionen allein erheblich verbesserten. Während auch Muttersprachler von Geschichten profitierten, war der Effekt weniger ausgeprägt.

  2. Erhöhte Beteiligung: Teilnehmer, die Geschichten erhielten, zeigten grösseres Interesse an juristischen Konzepten. Dies galt besonders für Nicht-Muttersprachler und verdeutlichte die Bedeutung nachvollziehbarer Inhalte, um verschiedene Zielgruppen anzusprechen.

  3. Behalten von Wissen: In den Nachuntersuchungen zeigten Nicht-Muttersprachler, die mit Geschichten lernten, eine überlegene Behaltensfähigkeit des Materials im Vergleich zu denen, die nur aus Definitionen lernten. Dies deutet darauf hin, dass Geschichtenerzählen nicht nur beim Verständnis hilft, sondern auch beim Erinnern von Informationen.

Herausforderungen und zukünftige Richtung

Obwohl unsere Studie vielversprechende Ergebnisse zeigt, standen wir vor einigen Herausforderungen. Beispielsweise schränkte die Stichprobengrösse unsere Erkenntnisse ein. Obwohl die Ergebnisse signifikante Effekte zeigten, könnten grössere Studien unsere Erkenntnisse bestätigen und erweitern.

Darüber hinaus kann die Automatisierung des Inhaltsgenerierungsprozesses mit LLMs zwar Zeit sparen und Kosten senken, aber sie kann menschliche Aufsicht nicht vollständig ersetzen. Eine kontinuierliche Zusammenarbeit mit rechtlichen Experten stellt die Qualität und Genauigkeit des Bildungsinhalts sicher. Dieser Human-in-the-Loop-Ansatz wird entscheidend sein, um die Geschichten und Fragen weiter zu verfeinern.

In Zukunft planen wir, den Datensatz zu erweitern, die Modelle zur Geschichten-Generierung zu verfeinern und verschiedene Möglichkeiten zu erforschen, um rechtliche Konzepte effektiver zu präsentieren. Wir glauben, dass diese Methode mit mehr Forschung und Entwicklung auch dazu angepasst werden kann, um andere komplexe Fächer zu lehren.

Fazit

Unsere Arbeit zeigt das Potenzial, Geschichtenerzählen effektiv zu nutzen, um juristische Konzepte zu lehren. Durch die Kombination von LLMs mit Expertenfeedback haben wir ansprechendes Material geschaffen, das es Nicht-Experten erleichtert, das Gesetz besser zu verstehen. Während wir vorankommen, hoffen wir, Technologie und Expertenwissen weiter zu nutzen, um die juristische Ausbildung zu verbessern und juristisches Wissen für alle zugänglich zu machen.

Diese Studie ist nur der Anfang dessen, was wir erreichen können, um die Kluft zwischen Rechtsexperten und der Öffentlichkeit durch innovative Geschichtenerzählmethoden zu überbrücken.

Originalquelle

Titel: Leveraging Large Language Models for Learning Complex Legal Concepts through Storytelling

Zusammenfassung: Making legal knowledge accessible to non-experts is crucial for enhancing general legal literacy and encouraging civic participation in democracy. However, legal documents are often challenging to understand for people without legal backgrounds. In this paper, we present a novel application of large language models (LLMs) in legal education to help non-experts learn intricate legal concepts through storytelling, an effective pedagogical tool in conveying complex and abstract concepts. We also introduce a new dataset LegalStories, which consists of 294 complex legal doctrines, each accompanied by a story and a set of multiple-choice questions generated by LLMs. To construct the dataset, we experiment with various LLMs to generate legal stories explaining these concepts. Furthermore, we use an expert-in-the-loop approach to iteratively design multiple-choice questions. Then, we evaluate the effectiveness of storytelling with LLMs through randomized controlled trials (RCTs) with legal novices on 10 samples from the dataset. We find that LLM-generated stories enhance comprehension of legal concepts and interest in law among non-native speakers compared to only definitions. Moreover, stories consistently help participants relate legal concepts to their lives. Finally, we find that learning with stories shows a higher retention rate for non-native speakers in the follow-up assessment. Our work has strong implications for using LLMs in promoting teaching and learning in the legal field and beyond.

Autoren: Hang Jiang, Xiajie Zhang, Robert Mahari, Daniel Kessler, Eric Ma, Tal August, Irene Li, Alex 'Sandy' Pentland, Yoon Kim, Deb Roy, Jad Kabbara

Letzte Aktualisierung: 2024-07-02 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2402.17019

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2402.17019

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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