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対話ログでAI講座の離脱を95%予測・抑制

学習手法(ファインチューニング、RLHF、事前学習、instruction tuning)

📝 これは「短信」です ― AIDBリサーチチームが独自の視点で論文を紹介する、カジュアルで読みやすいコンテンツです。

中国の大学では、オンライン講座に「AIの先生」を導入し、対話を通じて学習を進める取り組みが実運用ベースで進んでいます。

今回研究者たちは、AIとの対話ログのパターンから、受講生が離脱しそうかを予測する枠組みを構築し、最大で95.4%の正解率を報告しました。

性別や専攻、学習動機などの属性・特性は相関が弱く、講座中の対話内容が最も重要な手がかりでした。

さらに、離脱リスクの高い受講生に過去の対話内容を想起させる個別メールを送る仕組みを導入したところ、
実際にログイン数が明らかに増えたそうです。

📄 参照論文

Handling Students Dropouts in an LLM-driven Interactive Online Course Using Language Models

著者: Yuanchun Wang, Yiyang Fu, Jifan Yu, Daniel Zhang-Li, Zheyuan Zhang 他

所属: Renmin University, Tsinghua University, Carnegie Mellon University

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