「学ぶ人」に対してLLMが出すフィードバックの精度を高めるエージェント手法

本記事では、LLMを使ってフィードバックを生成したあと、その内容を見直して整えていく手法を紹介します。

学びの質を高めるには、どんなフィードバックが返ってくるかが大きく関わってきます。
一度出した出力をどう扱うかに目を向けた今回の研究は、LLMの使い方を考えるうえで示唆に富んでいます。

出力をうまく育てながら使っていきたい人にとって参考になる内容です。

背景

効率よく学ぶには、自分の理解度や課題に気づくきっかけが必要であり、フィードバックがその役割を果たす場面も多くあります。フィードバックがあることで、学習の方向性が定まり、次に何をすべきかが明確になります。授業のような場に限らず、自主的なスキル習得やリスキリング、業務知識のキャッチアップといった日常の学びにおいても同様です。

とはいえ、自分の取り組みに対して的確なフィードバックを毎回得るのは簡単ではありません。正解を示すだけでなく、考えるヒントや改善の方向性を示すような質の高いフィードバックは、本来なら経験豊富な指導者が個別に設計するものです。そのため、得難いものとして捉えられがちです。

こうした背景のもと、最近ではLLMを活用して個人の学びに対するフィードバックを自動生成する取り組みが進んでおり、一定の効果が報告されています。ただし、誤った内容を含んでしまうことや、回りくどい表現が多くなる傾向、あるいは自分で考える力を引き出す視点が不足していることが指摘されています。

そこで今回は、そうした課題を補うための方法論を紹介します。フィードバックを一度生成し、それを評価・修正してから最終形に仕上げるという新たな段階的プロセスです。LLMを活用して学びの質を高めようとする人にとって、あるいは教育者にとって、有用な示唆が得られる取り組みです。

以下で詳しく見ていきましょう。