ClickSight: Interpreting Student Clickstreams to Reveal Insights on Learning Strategies via LLMs

📄 arXiv: 2505.15410v1 📥 PDF

作者: Bahar Radmehr, Ekaterina Shved, Fatma Betül Güreş, Adish Singla, Tanja Käser

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-05-21

备注: Accepted in Latebreaking results track in AIED 2025(26th International Conference on Artificial Intelligence in Education JULY 22-26, 2025 PALERMO, ITALY)

💡 一句话要点

ClickSight：利用LLM解释学生点击流数据，揭示学习策略

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 点击流分析 大型语言模型 学习策略 教育数据挖掘 上下文学习

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效解释高维度、细粒度的学生点击流数据，限制了对学生学习行为的深入理解。
  2. ClickSight利用大型语言模型（LLM）的上下文学习能力，直接从原始点击流中推断学生的学习策略。
  3. 实验结果表明，LLM能够合理地解释点击流数据，但解释质量受提示策略影响，自我完善效果有限。

📝 摘要（中文）

来自数字学习环境的点击流数据为理解学生的学习行为提供了宝贵的视角，但由于其高维度和细粒度，解释这些数据极具挑战性。以往的方法主要依赖于手工设计的特征、专家标注、聚类或监督模型，因此常常缺乏泛化性和可扩展性。本文介绍了一种基于上下文的大型语言模型（LLM）的流水线ClickSight，它可以解释学生点击流数据，从而揭示他们的学习策略。ClickSight以原始点击流和学习策略列表作为输入，生成学生在互动期间行为的文本解释。我们评估了四种不同的提示策略，并研究了自我完善对解释质量的影响。我们的评估跨越了两个开放式学习环境，并使用了基于评分标准的领域专家评估。结果表明，虽然LLM可以合理地解释点击流中的学习策略，但解释质量因提示策略而异，并且自我完善提供的改进有限。ClickSight展示了LLM在从教育互动数据中生成理论驱动的见解方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何从学生的点击流数据中自动识别和理解他们的学习策略的问题。现有的方法，如手工特征工程、专家标注等，成本高昂且难以泛化到不同的学习环境和学习策略上。这些方法无法充分利用点击流数据中蕴含的丰富信息，并且缺乏对学生行为的细粒度解释。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言理解和生成能力，将点击流数据转化为易于理解的文本描述，从而揭示学生的学习策略。通过合适的提示工程，LLM可以直接从原始点击流数据中学习，无需大量的人工标注和特征工程。

技术框架：ClickSight的整体框架包括以下几个阶段：1) 数据预处理：对原始点击流数据进行清洗和格式化，使其符合LLM的输入要求。2) 提示构建：根据不同的提示策略，构建包含点击流数据和学习策略描述的提示。3) LLM推理：将提示输入LLM，生成对学生学习行为的文本解释。4) 结果评估：使用领域专家设计的评分标准，评估LLM生成的解释质量。

关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型应用于学生点击流数据的解释，并探索了不同的提示策略对解释质量的影响。与传统方法相比，ClickSight能够自动地从原始数据中提取有意义的信息，并生成可解释的文本描述，从而降低了人工成本，提高了效率。

关键设计：论文评估了四种不同的提示策略，包括零样本提示、少样本提示等。此外，论文还研究了自我完善技术对解释质量的影响。具体的LLM选择和参数设置在论文中没有详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM能够从点击流数据中合理地解释学生的学习策略，但解释质量受到提示策略的影响。虽然自我完善技术对解释质量的提升有限，但ClickSight验证了LLM在教育数据分析方面的潜力。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

ClickSight可应用于各种在线学习平台，帮助教师和教育研究者更好地理解学生的学习行为，从而制定更有效的教学策略和个性化学习方案。该方法还可以用于评估在线学习资源的有效性，并为学生提供实时的学习反馈和指导。未来，ClickSight可以扩展到其他类型的教育数据，如文本数据、音频数据等，实现更全面的学习行为分析。

📄 摘要（原文）

Clickstream data from digital learning environments offer valuable insights into students' learning behaviors, but are challenging to interpret due to their high dimensionality and granularity. Prior approaches have relied mainly on handcrafted features, expert labeling, clustering, or supervised models, therefore often lacking generalizability and scalability. In this work, we introduce ClickSight, an in-context Large Language Model (LLM)-based pipeline that interprets student clickstreams to reveal their learning strategies. ClickSight takes raw clickstreams and a list of learning strategies as input and generates textual interpretations of students' behaviors during interaction. We evaluate four different prompting strategies and investigate the impact of self-refinement on interpretation quality. Our evaluation spans two open-ended learning environments and uses a rubric-based domain-expert evaluation. Results show that while LLMs can reasonably interpret learning strategies from clickstreams, interpretation quality varies by prompting strategy, and self-refinement offers limited improvement. ClickSight demonstrates the potential of LLMs to generate theory-driven insights from educational interaction data.