キーワード索引

大規模言語モデル

• P2-30
  探究学習を支援するメンタリングシステムの実践的評価：メンタリングの戦略の切り替えが学習者に与える影響

  大信田 和華 (日本大学文理学部)

  角森 穂佳 (日本大学文理学部)

  古賀 日南乃 (日本大学文理学部)

  奥岡 耕平 (日本大学文理学部)

  佐々木 康輔 (NECソリューションイノベータ株式会社)

  野田 尚志 (NECソリューションイノベータ株式会社)

  森口 昌和 (NECソリューションイノベータ株式会社)

  大澤 正彦 (日本大学文理学部)

  本研究の目的は探究学習において教育者が学習者の思考を促すために行うメンタリングの自動化である. 著者らは先行研究として，学習者の発話に応じて対話戦略を選択するメンタリングシステムを開発したが，評価実験において比較条件と対話時間の設定に課題があった．そこで本研究では，比較条件を修正し1週間の期間を設けて実験を行った. 実験の結果，条件間で差は見られなかったが，メンタリング前後で探究的衝動が強まった.
• P2-65
  大規模言語モデルのパーソナリティ特性：大規模言語モデルの自己評価とユーザーによる他者評価の比較に基づく探索的検討

  中島 亮一 (京都大学)

  田中 葉月 (日本大学)

  大澤 正彦 (日本大学文理学部)

  大規模言語モデル（LLM）にパーソナリティを付与すると、LLMはそれに応じてふるまえる。本研究では、LLM自身のパーソナリティ評価と、LLMが生成した文章から推定されるパーソナリティの他者評価を比較した。その結果、外向性、勤勉性、開放性は、おおむね自己・他者評価が一貫した。また、協調性と神経症傾向の評価間には、人間同士の場合と一致した齟齬が見られた。つまり、特定のパーソナリティを付与したLLMは、人間に類似した言語表現を出力できる。