EduQG: Um Novo Modelo para Gerar Questões Educacionais

A geração automática de perguntas educativas é uma parte importante para melhorar a educação online. Com mais gente se envolvendo em aprendizado personalizado, é essencial permitir que eles avaliem seu conhecimento de forma eficaz. Este artigo discute um novo modelo chamado EduQG, que é projetado para criar perguntas educativas usando um modelo de linguagem grande. Refinando e preparando esse modelo com textos científicos e perguntas de ciência já existentes, o EduQG tem como objetivo produzir perguntas educativas de alta qualidade.

Recursos educacionais como cursos online e materiais de aprendizado abertos estão amplamente disponíveis. No entanto, muitas vezes eles não vêm com perguntas que ajudem os alunos a testar sua compreensão após estudarem o conteúdo. Criar um sistema para gerar perguntas educativas automaticamente pode tornar o aprendizado mais acessível para todos. Embora os modelos de linguagem tenham mostrado promessas na Geração de Perguntas, sua aplicação especificamente dentro da educação ainda está evoluindo. Este trabalho ilustra como um modelo de linguagem grande pode ser adaptado para atender às necessidades educacionais.

#Contexto sobre Geração de Perguntas

Geração de perguntas (QG) refere-se à capacidade de um sistema criar perguntas com base em informações fornecidas. Isso está intimamente ligado à resposta a perguntas (QA), onde o foco é fornecer respostas. Ambas as tarefas são essenciais para melhorar a compreensão de leitura. Este estudo enfatiza a QG como um componente chave dos métodos educacionais.

A geração automática de perguntas envolve criar perguntas relevantes e coerentes com base em frases específicas e respostas esperadas. Historicamente, várias abordagens foram usadas, incluindo métodos baseados em regras e redes neurais. Recentemente, o aprendizado profundo levou ao surgimento de modelos que usam transformação de sequência para gerar perguntas. Esses modelos neurais podem produzir perguntas com base no contexto e nas respostas esperadas de Conjuntos de dados, garantindo resultados de alta qualidade. Infelizmente, esses métodos muitas vezes dependem de um sistema adicional para identificar respostas, o que limita seu uso prático. Além disso, a falta de conjuntos de dados disponíveis publicamente representa desafios para desenvolver sistemas que gerem tanto perguntas quanto respostas. Outra abordagem é treinar modelos de QG usando apenas o contexto fornecido, possibilitando a geração de perguntas relevantes para certos níveis de documentos.

#Modelos de Linguagem Pré-treinados na Educação

Recentemente, houve uma tendência de empregar modelos de linguagem pré-treinados (PLMs) para a geração de perguntas educativas. Modelos como GPT-3 e Google T5 se tornaram populares por sua capacidade de produzir perguntas sem precisar de mais treinamento. Pesquisas destacaram seu potencial para gerar perguntas relacionadas à educação.

Um exemplo é o sistema Leaf, que aprimora um modelo de linguagem grande para criação de perguntas e respostas. Este sistema ajustou um modelo T5 usando o conjunto de dados SQuAD 1.1, focado em compreensão de leitura. No entanto, este estudo é diferente porque usa preparação adicional no PLM com textos científicos relevantes para a educação. Essa técnica teve sucesso em campos especializados como medicina.

A ideia por trás deste estudo é que, ao treinar mais com textos científicos, o PLM pode melhorar a qualidade das perguntas educativas, mesmo que os modelos sejam voltados principalmente para tarefas gerais. Várias métricas, como BLEU, ROUGE, METEOR e avaliações humanas, são usadas para avaliar a qualidade das perguntas geradas, garantindo que possuam correção linguística e clareza.

#Conjuntos de Dados Relacionados

Múltiplos conjuntos de dados servem como base para este estudo. O S2ORC é um grande corpus que inclui milhões de publicações acadêmicas em várias áreas. Para avaliar a geração de perguntas educativas, o estudo também se refere ao sistema Leaf, que foi projetado para fins educacionais. O conjunto de dados SQuAD, embora útil para outras aplicações, não é ideal para medir a QG educacional.

Em contraste, o SciQ é um conjunto menor de perguntas de exame cobrindo vários tópicos científicos como física e química. Este conjunto de dados é mais relevante para avaliar habilidades de geração de perguntas educativas. Portanto, o estudo utiliza o conjunto de dados SciQ para avaliação do modelo, garantindo que esteja alinhado com cenários educacionais do mundo real.

#Questões de Pesquisa

A pesquisa foca em responder várias questões-chave:

1. Os modelos de linguagem pré-treinados conseguem criar perguntas educativas que se pareçam com aquelas feitas por humanos?
2. Um treinamento adicional com textos científicos melhora a capacidade desses modelos de gerar perguntas educativas?
3. Como o tamanho dos dados de treinamento impacta a qualidade das perguntas produzidas?
4. O ajuste fino do modelo com dados de perguntas educativas leva a melhorias?

#Modelos de Geração de Perguntas

Este estudo desenvolveu diferentes sistemas de QG baseados em vários PLMs. Não era prático treinar um novo modelo neural do zero devido à quantidade limitada de dados e altos requisitos de recursos. Em vez disso, os pesquisadores usaram um modelo pré-treinado como base para seus experimentos.

O modelo Leaf serviu como baseline. Ele ajustou o modelo T5 no conjunto de dados SQuAD 1.1, que se foca em compreensão de leitura. O modelo EduQG proposto muda o jogo incorporando uma etapa de pré-treinamento que prepara o PLM com documentos cientificamente relevantes antes do ajuste fino para geração de perguntas. Essa preparação deve ajudar o modelo a entender melhor a linguagem e o conteúdo científico, melhorando a qualidade geral das perguntas.

Além disso, variações dos modelos chamados Leaf+ e EduQG+ foram criadas. Essas versões passaram por um ajuste fino adicional usando um conjunto de dados educacionais que é mais especializado do que conjuntos de dados de perguntas gerais. Os pesquisadores acreditavam que melhorar a compreensão do modelo através de pré-treinamento direcionado levaria a melhores perguntas educativas.

Diferentes conjuntos de dados serão usados em várias etapas do treinamento. Esses conjuntos de dados ajudam a:

• Preparar ainda mais o PLM com conteúdo de linguagem científica.
• Ajustar o PLM para geração de perguntas, distinto de seu treinamento inicial.
• Medir quão bem o modelo se sai na geração de perguntas.

O modelo baseline Leaf ignora a etapa de pré-treinamento. Em contraste, os modelos EduQG usam S2ORC para preparação. Os modelos são então ajustados usando o conjunto de dados SQuAD e avaliados utilizando os dados de teste SciQ.

#Métricas de Avaliação

A pesquisa utiliza dois aspectos-chave de qualidade para avaliar os modelos de QG: Precisão de previsão e qualidade das perguntas geradas. A precisão é medida usando as pontuações BLEU e F1, enquanto a qualidade semelhante à humana é avaliada por meio de perplexidade e diversidade de vocabulário. Pontuações de perplexidade mais baixas indicam melhor coerência, enquanto pontuações de diversidade mais altas sugerem um vocabulário mais rico nas perguntas geradas.

#Configuração Experimental

Os experimentos foram projetados para abordar as questões de pesquisa mencionadas anteriormente. Para verificar se os PLMs conseguem criar perguntas semelhantes às geradas por humanos, métricas de qualidade linguística como perplexidade e diversidade foram avaliadas em perguntas dos conjuntos de dados SQuAD 1.1 e SciQ. A hipótese é que perguntas geradas por máquina são aceitáveis se mostrarem métricas similares ou superiores em comparação às perguntas geradas por humanos.

O modelo fundamental utilizado para esses experimentos é o modelo de linguagem T5-small, que possui menos parâmetros em comparação com modelos maiores. O estudo criou cinco modelos e os avaliou usando dados de teste SciQ para responder às perguntas de pesquisa.

Para a segunda questão de pesquisa, os modelos Leaf e EduQG Large foram comparados. O modelo Leaf baseline examina o ajuste fino no conjunto de dados SQuAD, enquanto o EduQG Large adicionou uma etapa de pré-treinamento com resumos científicos.

Para a terceira pergunta, o EduQG Small utilizou menos exemplos de treinamento em comparação ao EduQG Large para ver como o tamanho dos dados influenciou a qualidade.

A quarta questão de pesquisa analisou se o ajuste fino com perguntas educativas melhoraria os modelos. Aqui, os modelos Leaf+ e EduQG+ aprenderam com o conjunto de dados SciQ durante o treinamento. Os resultados mostraram que o ajuste fino proporcionou melhorias significativas na precisão de previsão.

#Resultados e Discussão

Os resultados obtidos nesses experimentos clarificam as questões de pesquisa. Para RQ1, tanto os modelos Leaf quanto EduQG mostraram pontuações de perplexidade aceitáveis em comparação com perguntas geradas por humanos do SQuAD 1.1. Embora os modelos EduQG não tivessem totalmente a mesma qualidade de linguagem das perguntas do SciQ, eles geraram perguntas coerentes e compreensíveis.

Para RQ2, os resultados indicaram que ambos os modelos EduQG superaram o modelo Leaf na maioria das métricas de avaliação, demonstrando que o pré-treinamento com texto científico leva a uma melhor geração de perguntas educativas.

Os resultados de RQ3 mostraram que o EduQG Large superou o EduQG Small devido ao maior conjunto de dados de pré-treinamento. Essa descoberta sugere que fornecer mais exemplos de treinamento durante o pré-treinamento melhora significativamente a qualidade das perguntas.

Finalmente, os resultados relacionados à RQ4 destacaram que o ajuste fino com perguntas educativas melhorou tanto a precisão quanto a coerência das saídas geradas. Essa melhoria indicou a capacidade dos modelos de produzir perguntas que se alinham bem ao conteúdo científico.

#Direções Futuras

Apesar dos resultados promissores, é preciso ter cautela com sistemas de geração automática de perguntas. Os modelos refletem padrões encontrados nos dados de treinamento, tornando necessária uma validação cuidadosa para garantir a ética e a solidez pedagógica. Enfatizar a qualidade dos conjuntos de dados de treinamento é crítico para desenvolver modelos imparciais que beneficiem todos os alunos.

Além disso, pesquisas futuras se concentrarão em avaliações humanas das perguntas geradas por IA. Coletar insights de educadores e alunos proporcionará um feedback valioso que pode aprimorar modelos futuros. Explorar a adaptabilidade de abordagens para outros PLMs e estabelecer métodos para auditar conjuntos de dados será vital para melhorar a geração de perguntas educativas.

Em conclusão, este trabalho ilustra o potencial de adaptar modelos de linguagem pré-treinados para a geração de perguntas educativas. Um modelo bem preparado pode produzir perguntas semelhantes às humanas a baixo custo e aumentar as oportunidades de aprendizado. As descobertas enfatizam a importância de usar conjuntos de dados específicos de domínio para melhorar modelos de linguagem para aplicações educacionais. O desenvolvimento contínuo terá como objetivo refinar esses modelos e explorar abordagens inovadoras para garantir saídas de qualidade que apoiem diversas necessidades educacionais.