Autoři: Jan Nehyba, Jiřina Karasová, Lucie Škarková, Martin Fico, Markéta Košatková, David Košatka, Michal Štefánik
Abstrakt: Příspěvek zkoumá využití velkých jazykových modelů (dále jen LLM – Large Language Models) pro analýzu a řešení náročného chování žáků ve vzdělávacím prostředí. Edustories je rozsáhlá databáze získaných kazuistik o náročném chování žáků. Cílem výzkumného úsilí je vyvinout empiricky odvozenou typologii náročného chování a jejich řešení a identifikovat možnosti a limity LLM jako nástroje pro anotaci a generování návrhů řešení náročného chování žáků. Metodologie zahrnuje extrakci a anotaci datové matice kazuistik, využití LLM pro deduktivní anotace a hodnocení kvality generovaných řešení. Výsledky očekávají ukázat míru shody mezi lidskými a LLM anotacemi a diskutovat o potenciálním přínosu LLM v řešení náročného chování žáků.
Klíčová slova: náročné chování žáků; studenti učitelství; učitelé; velké jazykové modely
Title: EDUSTORIES: ANALYSIS OF CASE STUDIES ON CHALLENGING STUDENT BEHAVIOR
Abstract: The paper examines the use of large language models (LLM) to analyze and solve difficult student behavior in the educational environment. Edustories is an extensive database of collected narratives (case studies) about difficult student behavior. The goal of the research effort is to develop an empirically derived typology of difficult behaviors and their solutions and identify the possibilities and limits of LLM as a tool for annotation and generating proposals for solutions to challenging student behaviors. The methodology includes extracting and annotating the data matrix of case studies, using LLM for deductive annotations, and evaluating the quality of the generated solutions. The results are expected to show the degree of agreement between human and LLM annotations and to discuss the potential contribution of LLM in addressing difficult student behavior.
Keywords: challenging student behavior; student teachers; teachers; large language models
Download the article in English [PDF]: Not available