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Constructing a Norm for Children's Scientific Drawing: Distribution Features Based on Semantic Similarity of Large Language Models

Created by
  • Haebom

作者

Yi Zhang, Fan Wei, Jingyi Li, Yan Wang, Yanyan Yu, Jianli Chen, Zipo Cai, Xinyu Liu, Wei Wang, Sensen Yao, Peng Wang, Zhong Wang

概要

この研究では、子供の絵を通して科学的概念の理解を評価する既存の研究の限界（課題依存の絵の内容と研究者の主観的な解釈）を克服するために、大規模言語モデル（LLM）とword2vecアルゴリズムを利用しました。 9つの科学テーマに関する1420の子供の絵を分析し、テーマ別の絵表現の一貫性を探索し、子供の科学絵の標準を提示したいと思いました。研究の結果、ほとんどの絵表現では高い意味的類似性（ほとんど> 0.8）が現れ、一貫性が存在することを確認しました。しかし、LLMの精度とは無関係に一貫性が現れる偏り（consistency bias）も発見しました。さらに、サンプルサイズ、抽象化度、焦点などの要因と図の一貫性、LLM認識精度との相関関係を分析し、授業内容を反映しているかどうかを調べました。その結果、LLM認識精度は最も敏感な指標であり、サンプルサイズと意味的類似性とも関連していることが確認された。さらに、授業実験と教育目標の間の一貫性も重要な要因であり、多くの学生が説明ではなく実験自体に集中する傾向があることがわかりました。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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大規模言語モデルを活用して子供の絵の意味を定量的に分析する新しい方法を提示
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子供科学図表現の一貫性と偏向を明らかにすることによって,子供科学概念理解評価研究の新しい視覚を提供する。
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図の分析に影響を与える要因（サンプルサイズ、抽象化の程度、焦点、授業内容を反映するかどうかなど）を解明。
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子供科学図の研究のための標準と基準の準備に貢献。
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Limitations：
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LLMの性能に依存する分析法として、LLMの限界が研究結果に影響を及ぼす可能性がある。
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分析に使用される画像データの制限性（特定のテーマ、年齢層など）で一般化が困難。
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一貫性バイアスの原因に関する追加の分析が必要です。
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図解釈において依然として主観的な判断が介入される可能性存在。
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