Agent4Edu: Generating Learner Response Data by Generative Agents for Intelligent Education Systems
作者: Weibo Gao, Qi Liu, Linan Yue, Fangzhou Yao, Rui Lv, Zheng Zhang, Hao Wang, Zhenya Huang
分类: cs.CY, cs.AI
发布日期: 2025-01-17
备注: Accepted by AAAI2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
Agent4Edu：利用生成式Agent为智能教育系统生成学习者响应数据
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 智能教育系统 个性化学习 生成式Agent 大型语言模型 学习者模拟
📋 核心要点
- 个性化学习系统面临离线指标与在线表现不一致的挑战，阻碍了其发展。
- Agent4Edu利用LLM驱动的生成式Agent，模拟学习者的行为和认知过程，从而实现个性化学习算法的评估和改进。
- 通过实验评估，论文分析了Agent4Edu的优势和不足，并对比了Agent与真实学习者响应的异同。
📝 摘要（中文）
本文提出Agent4Edu，一种新颖的个性化学习模拟器，它利用大型语言模型（LLM）在人类智能方面的最新进展来增强学习者的练习效率。Agent4Edu的特点是LLM驱动的生成式Agent，配备了学习者画像、记忆和行动模块，这些模块专为个性化学习算法定制。学习者画像使用真实世界的响应数据进行初始化，捕捉练习风格和认知因素。受人类心理学理论的启发，记忆模块记录练习事实和高层次的总结，并整合了反思机制。行动模块支持各种行为，包括练习理解、分析和响应生成。每个Agent都可以与个性化学习算法（如计算机自适应测试）交互，从而能够对定制服务进行多方面的评估和增强。通过全面的评估，我们探讨了Agent4Edu的优势和劣势，强调了Agent和人类学习者之间响应的一致性和差异性。代码、数据和附录已公开发布。
🔬 方法详解
问题定义：现有智能教育系统中的个性化学习算法，在离线评估指标上表现良好，但实际在线应用效果往往不佳。这是因为离线评估难以模拟真实学习者的行为和认知过程，导致算法优化方向与实际需求存在偏差。因此，如何构建一个能够有效模拟学习者行为的个性化学习模拟器，是本文要解决的核心问题。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的生成能力，构建能够模拟学习者行为的生成式Agent。这些Agent具有学习者画像、记忆和行动模块，可以模拟学习者的认知过程、练习习惯和响应行为。通过让这些Agent与个性化学习算法交互，可以更真实地评估算法的性能，并指导算法的优化。
技术框架：Agent4Edu的整体框架包含以下几个主要模块：1) 学习者画像模块：使用真实世界的学习者响应数据初始化Agent，捕捉学习者的练习风格和认知因素。2) 记忆模块：记录练习事实和高层次的总结，并整合反思机制，模拟学习者的记忆和学习过程。3) 行动模块：支持各种行为，包括练习理解、分析和响应生成，模拟学习者的解题过程。4) 交互模块：允许Agent与个性化学习算法（如计算机自适应测试）进行交互，模拟学习者在个性化学习系统中的行为。
关键创新：Agent4Edu的关键创新在于利用LLM构建了具有认知能力的生成式Agent，能够更真实地模拟学习者的行为和认知过程。与传统的基于规则或统计模型的学习者模拟器相比，Agent4Edu具有更强的泛化能力和适应性，能够更好地应对复杂的个性化学习场景。
关键设计：Agent4Edu的关键设计包括：1) 使用真实世界的学习者响应数据初始化学习者画像，确保Agent的行为具有一定的真实性。2) 借鉴人类心理学理论，设计记忆模块和反思机制，模拟学习者的记忆和学习过程。3) 利用LLM强大的生成能力，实现练习理解、分析和响应生成等功能。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文附录中提供。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验评估了Agent4Edu的性能，并与真实学习者的响应进行了对比。实验结果表明，Agent4Edu能够生成与真实学习者相似的响应，并且能够有效地评估个性化学习算法的性能。例如，Agent4Edu能够发现计算机自适应测试算法在某些特定类型的题目上存在偏差，从而帮助开发者改进算法。
🎯 应用场景
Agent4Edu可应用于智能教育系统的开发、测试和优化。它可以用于评估个性化学习算法的性能，指导算法的优化方向，并帮助开发者发现算法的潜在问题。此外，Agent4Edu还可以用于生成大规模的学习者响应数据，用于训练和评估机器学习模型，从而提高智能教育系统的性能和效果。该研究有助于推动个性化学习的发展，提高学习效率。
📄 摘要（原文）
Personalized learning represents a promising educational strategy within intelligent educational systems, aiming to enhance learners' practice efficiency. However, the discrepancy between offline metrics and online performance significantly impedes their progress. To address this challenge, we introduce Agent4Edu, a novel personalized learning simulator leveraging recent advancements in human intelligence through large language models (LLMs). Agent4Edu features LLM-powered generative agents equipped with learner profile, memory, and action modules tailored to personalized learning algorithms. The learner profiles are initialized using real-world response data, capturing practice styles and cognitive factors. Inspired by human psychology theory, the memory module records practice facts and high-level summaries, integrating reflection mechanisms. The action module supports various behaviors, including exercise understanding, analysis, and response generation. Each agent can interact with personalized learning algorithms, such as computerized adaptive testing, enabling a multifaceted evaluation and enhancement of customized services. Through a comprehensive assessment, we explore the strengths and weaknesses of Agent4Edu, emphasizing the consistency and discrepancies in responses between agents and human learners. The code, data, and appendix are publicly available at https://github.com/bigdata-ustc/Agent4Edu.