Harnessing LLMs in Curricular Design: Using GPT-4 to Support Authoring of Learning Objectives

Harnessing LLMs in Curricular Design: Using GPT-4 to Support Authoring of Learning Objectives

1. 本研究の学術的な背景と研究が解決する問題は何ですか？
==> 本研究の学術的背景としては、教育分野において自然言語生成技術の活用が注目されており、本研究ではGPT-4を用いて高品質の学習目標（LOs）を自動生成することが目的とされています。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
==> 本研究の目的は、AI実践者向けの大学のコースのために、GPT-4を使用して自動生成された学習目標の有効性を評価することです。学習目標は、学生が授業を通じて習得すべき知識やスキルを明確に示すものであり、高品質の学習目標を作成することは難しい問題とされています。本研究では、GPT-4を用いて自動生成された学習目標が、特定の認知プロセスに焦点を当て、Bloomの分類に基づく操作動詞を含んでいるかどうかなどを評価しました。

3. 研究の着想を得た経緯や、関連する国内外の研究動向とは何ですか？
==> 教育分野においては、自然言語生成技術の活用が注目されています。特に、学習目標の自動生成に関する研究も国内外で行われており、本研究はその一例です。

4. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
==> 本研究では、GPT-4を用いてAI実践者向けの大学のコースのために自動生成された学習目標の有効性を評価しました。また、生成された学習目標が、特定の認知プロセスに焦点を当て、Bloomの分類に基づく操作動詞を含んでいるかどうかなども評価しました。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
==> 本研究では、127個の自動生成された学習目標を分析して、操作動詞など特定の基準に適合するかどうかを評価しました。その結果、自動生成された学習目標は適切に表現され、Bloomの分類に基づく動詞も含まれており、高品質であることが確認されました。