大規模言語モデルのプロンプトデザインによる演習系課題の問題解決アプローチの定式化

• 研究課題/領域番号: 24K06222
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分09070:教育工学関連
• 研究機関: 武庫川女子大学
• 研究代表者: 尾関 基行 武庫川女子大学, 社会情報学部, 准教授 (10402744)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2028年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円); 2027年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
• キーワード: 大規模言語モデル / 演習 / プロンプトデザイン

研究開始時の研究の概要

本研究では、ChatGPTなどの大規模言語モデルの入力設計を用いて、学校教育における演習系課題に対する問題解決のアプローチが定式化できることを実践的に示す。グループディスカッションやプログラミング演習などの演習系課題を対象として、問題解決の各段階における望ましい“問い”を集め、LLMへのプロンプトの形式で記述する。さらに、そのプロンプトに従ってLLMとの自然なインタラクションへと学習者を誘導するインタフェースを開発する。