EduBot -- Can LLMs Solve Personalized Learning and Programming Assignments?
作者: Yibin Wang, Jiaxi Xie, Lakshminarayanan Subramanian
分类: cs.SE, cs.AI
发布日期: 2025-04-23
备注: Published at AAAI 2025 AI4EDU Workshop
💡 一句话要点
EduBot：利用LLM解决个性化学习和编程任务
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 个性化学习 编程教育 递归提示 自动化调试
📋 核心要点
- 现有LLM在解决复杂编程任务时，缺乏递归请求和调试能力，难以应对个性化学习需求。
- EduBot通过结合概念教学、端到端代码开发、递归提示驱动和LLM辅助调试，实现个性化编程任务的解决。
- 实验表明，EduBot能在20分钟内完成算法、机器学习等20个场景的复杂编程任务，并具有良好的LLM兼容性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）的普及正在彻底改变代码编写过程。通用和代码LLM在生成独立函数和代码补全任务方面表现出令人印象深刻的性能。然而，通过递归请求和错误修复来解决综合编程任务的能力仍然值得怀疑。本文提出了EduBot，一个智能自动化助手系统，它结合了概念知识教学、端到端代码开发、通过递归提示驱动方法实现的个性化编程，以及在有限的人工干预下由LLM驱动的调试。结果表明，EduBot可以通过递归自动提示驱动系统解决复杂的编程任务，这些任务由难度递增的子任务组成，范围从概念性问题到编码问题，而无需对LLM本身进行微调。为了进一步评估EduBot的性能，我们设计并进行了一个基准测试套件，其中包含算法、机器学习和实际问题中的20个场景。结果表明，EduBot可以在不到20分钟内完成大多数场景。基于基准测试套件，我们进行了一项比较研究，以采用不同的LLM作为骨干，并验证EduBot在具有不同能力的LLM中的兼容性和鲁棒性。我们相信EduBot是一种探索性方法，旨在探索预训练LLM在多步骤推理和代码生成方面的潜力，以解决具有知识学习和代码生成的个性化作业。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决LLM在个性化编程学习场景下的不足，即现有LLM难以处理需要多步骤推理、递归调用和调试的复杂编程任务。现有方法通常依赖于单次查询或代码补全，无法满足学生在学习过程中遇到的各种问题和错误，缺乏个性化指导和调试能力。
核心思路：EduBot的核心思路是构建一个智能自动化助手系统，该系统能够模拟人类教师的角色，通过递归提示驱动的方式，引导学生逐步完成编程任务。系统结合了概念知识教学、端到端代码开发和LLM辅助调试，从而实现个性化编程学习。这种设计旨在弥合LLM在解决复杂编程任务和满足个性化学习需求之间的差距。
技术框架：EduBot的整体架构包含以下几个主要模块：1) 概念知识教学模块：向学生提供编程相关的概念知识。2) 代码开发模块：负责生成和执行代码。3) 递归提示驱动模块：通过递归地向LLM发送提示，引导其逐步完成编程任务。4) 调试模块：利用LLM进行代码调试，并向学生提供错误修复建议。整个流程是：学生提出编程任务，系统首先进行概念知识教学，然后通过递归提示驱动模块生成代码，如果代码出现错误，则利用调试模块进行调试，最终完成编程任务。
关键创新：EduBot的关键创新在于其递归提示驱动的个性化编程方法。与传统的单次查询或代码补全方法不同，EduBot能够通过多轮交互，逐步引导LLM完成复杂的编程任务。此外，EduBot还结合了概念知识教学和LLM辅助调试，从而提供更全面的个性化学习体验。
关键设计：EduBot的关键设计包括：1) 提示工程：设计有效的提示，引导LLM生成高质量的代码。2) 递归策略：确定何时以及如何进行递归调用，以逐步完成编程任务。3) 调试策略：利用LLM进行代码调试，并向学生提供有用的错误修复建议。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
EduBot在包含算法、机器学习和实际问题的20个场景基准测试中表现出色，能够在不到20分钟内完成大多数场景。实验结果表明，EduBot具有良好的LLM兼容性和鲁棒性，可以在不同的LLM上运行，并取得较好的性能。具体的性能数据和提升幅度在论文中未详细给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
EduBot具有广泛的应用前景，可用于在线编程教育、个性化辅导、自动化代码生成等领域。它可以帮助学生更有效地学习编程，提高编程能力，并为教师提供更智能的教学工具。未来，EduBot有望成为一种重要的教育技术，促进编程教育的普及和发展。
📄 摘要（原文）
The prevalence of Large Language Models (LLMs) is revolutionizing the process of writing code. General and code LLMs have shown impressive performance in generating standalone functions and code-completion tasks with one-shot queries. However, the ability to solve comprehensive programming tasks with recursive requests and bug fixes remains questionable. In this paper, we propose EduBot, an intelligent automated assistant system that combines conceptual knowledge teaching, end-to-end code development, personalized programming through recursive prompt-driven methods, and debugging with limited human interventions powered by LLMs. We show that EduBot can solve complicated programming tasks consisting of sub-tasks with increasing difficulties ranging from conceptual to coding questions by recursive automatic prompt-driven systems without finetuning on LLMs themselves. To further evaluate EduBot's performance, we design and conduct a benchmark suite consisting of 20 scenarios in algorithms, machine learning, and real-world problems. The result shows that EduBot can complete most scenarios in less than 20 minutes. Based on the benchmark suites, we perform a comparative study to take different LLMs as the backbone and to verify EduBot's compatibility and robustness across LLMs with varying capabilities. We believe that EduBot is an exploratory approach to explore the potential of pre-trained LLMs in multi-step reasoning and code generation for solving personalized assignments with knowledge learning and code generation.