LLM搭載エージェントによる教室教育のシミュレーション

Simulating Classroom Education with LLM-Empowered Agents

June 27, 2024

著者: Zheyuan Zhang, Daniel Zhang-Li, Jifan Yu, Linlu Gong, Jinchang Zhou, Zhiyuan Liu, Lei Hou, Juanzi Li

cs.AI

要旨

大規模言語モデル（LLM）は、教育支援のための様々な知的タスクに活用されてきた。これまでの予備的な探求は、特定の教育タスクにおける独立したLLMエージェントに焦点を当ててきたが、実際のユーザー参加を伴う教室をシミュレートするためのマルチエージェント協調フレームワーク内でのLLMの可能性は未開拓のままである。本研究では、ユーザー参加型のマルチエージェント教室シミュレーションフレームワークであるSimClassを提案する。代表的なクラス役割を認識し、自動教室授業のための新しいクラス制御メカニズムを導入し、2つの実世界のコースでユーザー実験を実施した。教育分析におけるフランダース相互作用分析システムと探究コミュニティ理論フレームワークを活用し、LLMが伝統的な教室相互作用パターンを効果的にシミュレートしながらユーザー体験を向上させることを実証した。また、SimClass内のエージェント間で創発的なグループ行動が観察され、エージェントが協力して教室での活気ある相互作用を創出し、ユーザーの学習プロセスを改善することが確認された。本研究が、LLMを活用したマルチエージェントシステムの仮想教室授業への応用の先駆けとなることを期待する。

English

Large language models (LLMs) have been employed in various intelligent educational tasks to assist teaching. While preliminary explorations have focused on independent LLM-empowered agents for specific educational tasks, the potential for LLMs within a multi-agent collaborative framework to simulate a classroom with real user participation remains unexplored. In this work, we propose SimClass, a multi-agent classroom simulation framework involving user participation. We recognize representative class roles and introduce a novel class control mechanism for automatic classroom teaching, and conduct user experiments in two real-world courses. Utilizing the Flanders Interactive Analysis System and Community of Inquiry theoretical frame works from educational analysis, we demonstrate that LLMs can simulate traditional classroom interaction patterns effectively while enhancing user's experience. We also observe emergent group behaviors among agents in SimClass, where agents collaborate to create enlivening interactions in classrooms to improve user learning process. We hope this work pioneers the application of LLM-empowered multi-agent systems in virtual classroom teaching.