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Using LLMs to identify features of personal and professional skills in an open-response situational judgment test

Created by
  • Haebom

作者

Cole Walsh, Rodica Ivan, Muhammad Zafar Iqbal, Colleen Robb

概要

この論文では、大規模言語モデル(LLM)を活用して、状況判断検査(SJT)の自動採点システムを開発するための新しいアプローチを紹介します。個人的および職業的技術測定の重要性が高まるにつれて、既存の人材ベースの採点方式の限界を克服し、SJTを大規模に実施するための自動化されたシステム開発の必要性が増大しています。本研究では、既存のNLPベースのシステムの実現可能性の問題を解決するためにLLMを使用してSJT応答からコンポーネントに関連する特徴を抽出する方法を提示し、Casper SJTを利用してその効果を実証する。これは、個人と職業技術の自動採点システム開発の基礎を築く研究です。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
LLMを活用したSJT自動採点システム開発の新たな可能性を提示
既存の人材ベースの採点のスケーラビリティと効率性の問題解決に貢献
個人および職業技術評価の自動化と標準化の可能性の向上
Casper SJTを活用した実証研究によるアプローチの有効性の検証
Limitations:
本研究では、Casper SJTの結果のみを提示し、他のタイプのSJTの一般化の可能性はさらなる研究を必要とする
LLMベースシステムの構成妥当性の追加検証が必要
LLMの偏向性と倫理的問題の考慮が必要
大規模なデータセットの構築と管理の難しさ
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