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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-01-24 10:00 学術発表における質疑応答に対する事後的なフィードバック生成 ～ LLMは指導教員のように学生をサポートできるのか ～ ○相場真由子・齋藤大輔・峯松信明（東大）  HCS2025-64 |
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| 抄録 | （和） | 学術発表後の質疑応答は研究理解を深める重要な機会だが、発表者が質問者の意図を適切に理解しないまま回答することは少なくない。 本研究では、LLMを質疑応答の様子のモニター役として機能させることを考える。発表者・質問者の発話意図を把握した上で質疑応答のフィードバックを生成させるため、Belief–Desire–Intention（BDI）モデルに基づいて質疑応答を解釈するBDIプロンプトと、これにRespectの次元を導入したBI-Rプロンプトを提案する。 実際の質疑応答データを用いた評価の結果、BDIプロンプトはベースラインを上回らなかったものの、BI-Rプロンプトは学生の質問への背景理解が不十分な場合に特に有効であり、教育的妥当性の向上が確認された。 |
| （英） | Q&A sessions following academic presentations are valuable for deepening research understanding, yet presenters often respond without fully grasping questioners’ intentions. This study investigates the use of large language models (LLMs) as monitors of Q&A interactions. We propose a BDI prompt based on the Belief–Desire–Intention (BDI) model to generate intention-aware feedback and a BI-R prompt that further incorporates a Respect dimension. Experiments with master’s and doctoral students showed that the BDI prompt did not outperform the baseline, whereas BI-R was particularly effective when students lacked understanding of the question’s background, improving the educational validity of LLM-generated feedback. |
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| キーワード | （和） | 大規模言語モデル / 質疑応答の解析 / BDIモデル / フィードバック生成 / / / / |
| （英） | large language models / analysis for Q&A / Belief-Desire-Intention Model / feedback generation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 331, HCS2025-64, pp. 54-59, 2026年1月. | |
| 資料番号 | HCS2025-64 | |
| 発行日 | 2026-01-16 (HCS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | HCS2025-64 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | HCS |
| 開催期間 | 2026-01-23 - 2026-01-24 |
| 開催地（和） | 立命館大学大阪いばらきキャンパス H棟・H802 |
| 開催地（英） | Ritsumeikan University Osaka Ibaraki Campus |
| テーマ（和） | LLMによるコミュニケーション支援，コミュニケーション一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | HCS |
| 会議コード | 2026-01-HCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 学術発表における質疑応答に対する事後的なフィードバック生成 |
| サブタイトル（和） | LLMは指導教員のように学生をサポートできるのか |
| タイトル（英） | Feedback Generation to Students After Q&A Sessions in Academic Meetings |
| サブタイトル（英） | Can LLMs Support Students Like Their Supervisors? |
| キーワード(1)（和/英） | 大規模言語モデル / large language models |
| キーワード(2)（和/英） | 質疑応答の解析 / analysis for Q&A |
| キーワード(3)（和/英） | BDIモデル / Belief-Desire-Intention Model |
| キーワード(4)（和/英） | フィードバック生成 / feedback generation |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 相場 真由子 / Mayuko Aiba / アイバ マユコ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 齋藤 大輔 / Daisuke Saito / サイトウ ダイスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 峯松 信明 / Nobuaki Minematsu / ミネマツ ノブアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-01-24 10:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | HCS |
| 資料番号 | HCS2025-64 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.331 |
| ページ範囲 | pp.54-59 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-01-16 (HCS) |
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