How Can I Get It Right? Using GPT to Rephrase Incorrect Trainee Responses

📄 arXiv: 2405.00970v1 📥 PDF

作者: Jionghao Lin, Zifei Han, Danielle R. Thomas, Ashish Gurung, Shivang Gupta, Vincent Aleven, Kenneth R. Koedinger

分类: cs.CL, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2024-05-02

备注: International Journal of Artificial Intelligence in Education

💡 一句话要点

利用GPT改进新手导师反馈：自动重述错误回答以提升培训效果

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 GPT-4 新手导师培训 自动化反馈 Few-shot learning

📋 核心要点

  1. 高质量导师资源稀缺，新手导师培训耗时且依赖专家评估，难以提供及时反馈。
  2. 利用GPT-4构建反馈系统，自动识别回答正误并重述错误答案，提供个性化指导。
  3. 实验表明，GPT-4能有效识别答案正误（F1=0.84，AUC=0.85），并生成高质量重述，媲美专家水平。

📝 摘要（中文）

一对一辅导被广泛认为是有效的教学方法，但前提是需要合格的导师。然而，对合格导师的高需求仍然是一个挑战，通常需要培训新手导师（即学员）以确保有效的辅导。研究表明，提供及时的解释性反馈可以促进学员的培训过程。然而，由于人工专家评估学员表现非常耗时，这带来了挑战。受大型语言模型（LLMs）最新进展的启发，本研究采用GPT-4模型构建了一个解释性反馈系统。该系统以二元形式（即正确/不正确）识别学员的回答，并自动提供基于模板的反馈，其中GPT-4模型会适当地重述回答。我们对来自三个培训课程（给予有效表扬、对错误做出反应和确定学生已知内容）的410个学员回答进行了研究。我们的研究结果表明：1) 使用少量样本方法，GPT-4模型能够有效地识别来自三个培训课程的正确/不正确的学员回答，平均F1得分为0.84，AUC得分为0.85；2) 使用少量样本方法，GPT-4模型能够巧妙地将不正确的学员回答重述为期望的回答，其性能与人类专家相当。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决新手导师培训中，专家评估耗时、反馈不及时的问题。现有方法依赖人工评估，效率低，难以满足大规模培训需求。这阻碍了新手导师快速掌握辅导技能，影响教学质量。

核心思路：利用GPT-4强大的语言理解和生成能力，自动判断新手导师回答的正确性，并对错误回答进行重述，生成更符合期望的答案。核心在于模仿专家导师的反馈方式，提供及时、有效的指导。

技术框架：整体框架包含两个主要模块：1) 回答正误判断模块：使用GPT-4对新手导师的回答进行二元分类（正确/错误）。2) 回答重述模块：对于判断为错误的回答，使用GPT-4进行重述，生成更符合期望的答案。这两个模块都采用了few-shot learning的方法，即提供少量示例来指导GPT-4的学习。

关键创新：关键创新在于将大型语言模型应用于新手导师培训领域，实现了自动化的反馈生成。与传统方法相比，该方法无需人工干预，能够显著提高培训效率。此外，通过few-shot learning，GPT-4能够快速适应不同的培训课程和场景。

关键设计：在few-shot learning中，论文作者精心设计了示例，以指导GPT-4进行回答正误判断和回答重述。具体来说，示例包括新手导师的回答以及对应的正确/错误标签和重述后的答案。损失函数方面，由于是二元分类问题，回答正误判断模块可以使用交叉熵损失函数。回答重述模块则依赖于GPT-4自身的预训练目标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用少量样本学习后，GPT-4在判断新手导师回答正误方面的F1得分为0.84，AUC得分为0.85，表明其具有较高的准确性。同时，GPT-4重述错误回答的质量与人类专家相当，证明了其在自动化反馈生成方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于大规模在线导师培训平台，降低培训成本，提高培训效率。通过自动生成个性化反馈，帮助新手导师更快地掌握辅导技能，提升教学质量。未来可扩展到其他领域的技能培训，例如医疗、法律等。

📄 摘要（原文）

One-on-one tutoring is widely acknowledged as an effective instructional method, conditioned on qualified tutors. However, the high demand for qualified tutors remains a challenge, often necessitating the training of novice tutors (i.e., trainees) to ensure effective tutoring. Research suggests that providing timely explanatory feedback can facilitate the training process for trainees. However, it presents challenges due to the time-consuming nature of assessing trainee performance by human experts. Inspired by the recent advancements of large language models (LLMs), our study employed the GPT-4 model to build an explanatory feedback system. This system identifies trainees' responses in binary form (i.e., correct/incorrect) and automatically provides template-based feedback with responses appropriately rephrased by the GPT-4 model. We conducted our study on 410 responses from trainees across three training lessons: Giving Effective Praise, Reacting to Errors, and Determining What Students Know. Our findings indicate that: 1) using a few-shot approach, the GPT-4 model effectively identifies correct/incorrect trainees' responses from three training lessons with an average F1 score of 0.84 and an AUC score of 0.85; and 2) using the few-shot approach, the GPT-4 model adeptly rephrases incorrect trainees' responses into desired responses, achieving performance comparable to that of human experts.