CoderAgent: Simulating Student Behavior for Personalized Programming Learning with Large Language Models
作者: Yi Zhan, Qi Liu, Weibo Gao, Zheng Zhang, Tianfu Wang, Shuanghong Shen, Junyu Lu, Zhenya Huang
分类: cs.AI
发布日期: 2025-05-27
备注: Accepted by IJCAI2025
💡 一句话要点
提出CoderAgent，模拟学生编程行为，实现个性化编程学习
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 个性化编程学习 大语言模型 智能Agent 认知建模 编程思维树
📋 核心要点
- 现有编程学习系统缺乏高质量数据，且忽略了编程学习的迭代性，导致模拟学习数据缺乏可解释性和细粒度。
- CoderAgent通过模拟学生的编程过程，捕捉认知状态，并利用编程思维树（PTOT）分解问题解决策略，实现细粒度模拟。
- 实验表明，CoderAgent能够提供可解释的学习轨迹见解，并实现准确的模拟，为个性化编程教育提供支持。
📝 摘要（中文）
个性化编程辅导，如练习推荐，可以提高学习者的效率、动机和学习成果，这在现代数字教育中变得越来越重要。然而，缺乏足够和高质量的编程数据，以及线下评估与真实学习之间的不匹配，阻碍了此类系统的实际部署。为了解决这个挑战，许多方法试图模拟学习者的练习数据，但它们常常忽略编程学习的细粒度、迭代性质，导致缺乏可解释性和粒度。为了填补这一空白，我们提出了一个基于LLM的Agent，CoderAgent，以细粒度的方式模拟学生的编程过程，而无需依赖真实数据。具体来说，我们为每个人类学习者配备一个智能Agent，其核心在于捕捉人类编程实践过程中的认知状态。受到认知架构框架ACT-R的启发，我们设计了CoderAgent的结构，使其与人类认知架构对齐，重点关注编程知识的掌握和编码能力的运用。认识到多层认知推理中固有的模式，我们引入了编程思维树（PTOT），将过程分解为四个步骤：为什么、如何、在哪里和什么。这种方法能够详细分析迭代问题解决策略。最后，在真实世界数据集上的实验评估表明，CoderAgent提供了对学习轨迹的可解释的见解，并实现了准确的模拟，为个性化编程教育铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决个性化编程学习中缺乏高质量编程数据，以及现有模拟方法忽略编程学习迭代性，导致模拟数据缺乏可解释性和细粒度的问题。现有方法难以准确模拟学生的编程过程，阻碍了个性化辅导系统的实际应用。
核心思路：论文的核心思路是构建一个基于大语言模型（LLM）的智能Agent，即CoderAgent，来模拟学生的编程过程。CoderAgent通过捕捉学生的认知状态，并利用编程思维树（PTOT）分解问题解决策略，从而实现细粒度的编程过程模拟。这种设计旨在更真实地反映学生的学习过程，提高模拟数据的质量和可解释性。
技术框架：CoderAgent的技术框架主要包括以下几个模块：1) 认知状态建模：借鉴ACT-R认知架构，模拟学生在编程过程中的知识掌握和能力应用。2) 编程思维树（PTOT）：将编程过程分解为“为什么”、“如何”、“在哪里”和“什么”四个步骤，用于详细分析迭代问题解决策略。3) 大语言模型（LLM）：作为Agent的核心，负责根据认知状态和PTOT进行代码生成和问题解决。整体流程是，Agent根据当前问题和认知状态，利用PTOT进行推理，生成代码，并根据反馈进行迭代，最终完成编程任务。
关键创新：论文的关键创新在于以下几点：1) 提出CoderAgent，一个基于LLM的智能Agent，用于模拟学生的编程过程。2) 引入编程思维树（PTOT），将编程过程分解为四个步骤，实现细粒度的分析和模拟。3) 将ACT-R认知架构应用于编程学习领域，用于建模学生的认知状态。与现有方法相比，CoderAgent能够更真实地反映学生的学习过程，提供更可解释和细粒度的模拟数据。
关键设计：CoderAgent的关键设计包括：1) PTOT的四个步骤（为什么、如何、在哪里和什么）的具体定义和实现。2) 如何将ACT-R认知架构中的概念（如知识模块和产生式规则）映射到编程学习领域。3) LLM的选择和微调策略，以提高代码生成和问题解决的准确性。4) 如何设计奖励函数和迭代策略，使Agent能够有效地学习和改进编程能力。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可能有所描述，但此处未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在真实世界数据集上进行了实验评估，结果表明CoderAgent能够提供对学习轨迹的可解释的见解，并实现了准确的模拟。具体的性能数据、对比基线和提升幅度在论文中有所描述，但此处未知。实验结果验证了CoderAgent在个性化编程教育中的潜力。
🎯 应用场景
CoderAgent可应用于个性化编程教育领域，例如练习推荐、代码调试辅助、学习路径规划等。通过模拟学生的编程过程，可以生成大量高质量的训练数据，用于训练个性化辅导系统。此外，CoderAgent还可以用于评估编程学习系统的有效性，并为教师提供关于学生学习情况的反馈，从而改进教学方法。
📄 摘要（原文）
Personalized programming tutoring, such as exercise recommendation, can enhance learners' efficiency, motivation, and outcomes, which is increasingly important in modern digital education. However, the lack of sufficient and high-quality programming data, combined with the mismatch between offline evaluation and real-world learning, hinders the practical deployment of such systems. To address this challenge, many approaches attempt to simulate learner practice data, yet they often overlook the fine-grained, iterative nature of programming learning, resulting in a lack of interpretability and granularity. To fill this gap, we propose a LLM-based agent, CoderAgent, to simulate students' programming processes in a fine-grained manner without relying on real data. Specifically, we equip each human learner with an intelligent agent, the core of which lies in capturing the cognitive states of the human programming practice process. Inspired by ACT-R, a cognitive architecture framework, we design the structure of CoderAgent to align with human cognitive architecture by focusing on the mastery of programming knowledge and the application of coding ability. Recognizing the inherent patterns in multi-layered cognitive reasoning, we introduce the Programming Tree of Thought (PTOT), which breaks down the process into four steps: why, how, where, and what. This approach enables a detailed analysis of iterative problem-solving strategies. Finally, experimental evaluations on real-world datasets demonstrate that CoderAgent provides interpretable insights into learning trajectories and achieves accurate simulations, paving the way for personalized programming education.