[1Win4] ポスターセッション1

[1Win4-94] 大規模言語モデルによる数学概念誤解分析

〇陳 奕嘉¹、河原 大輔¹ (1.早稲田大学)

キーワード：大規模言語モデル、自然言語処理

数学教育における多肢選択式問題の誤答分析は、学習者の概念理解を診断する上で重要な役割を果たす。この誤答分析を自動化・効率化するため、近年では大規模言語モデルを活用する試みが行われているが、数学的な概念誤解の複雑さや未知の誤概念への対応が課題となっている。本研究では、誤答選択肢から学習者の概念誤解を予測する手法として、効率的な候補検索と高精度な再ランキングを組み合わせた2段階アプローチを提案する。さらに、未知の概念誤解に対応するため、分布推定に基づく後処理を導入する。1,869問の多肢選択式数学問題からなるEediデータセットを用いた評価実験では、パブリックリーダーボードで0.670、プライベートリーダーボードで0.602のMAP@25スコアを達成し、提案手法の有効性を実証した。本研究の成果は、大規模言語モデルを活用した数学教育支援システムの実用化に向けた重要な知見を提供する。