Understanding the Thinking Process of Reasoning Models: A Perspective from Schoenfeld's Episode Theory

📄 arXiv: 2509.14662v1 📥 PDF

作者: Ming Li, Nan Zhang, Chenrui Fan, Hong Jiao, Yanbin Fu, Sydney Peters, Qingshu Xu, Robert Lissitz, Tianyi Zhou

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-09-18

备注: EMNLP2025 main, Camera-ready

💡 一句话要点

应用Schoenfeld情景理论分析大型推理模型，揭示其思维过程。

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

关键词: 大型推理模型 认知科学 Schoenfeld情景理论 思维链 机器推理分析

📋 核心要点

  1. 现有大型推理模型缺乏对其思维结构进行有效理解的框架。
  2. 利用Schoenfeld情景理论，对模型推理过程进行认知标签标注与分析。
  3. 构建了首个机器推理细粒度分析基准，揭示了模型推理的认知状态转换模式。

📝 摘要（中文）

大型推理模型(LRM)能够生成大量的思维链推理，但我们缺乏一个有原则的框架来理解这些想法是如何构建的。本文介绍了一种新方法，通过应用Schoenfeld情景理论（一种用于人类数学问题解决的经典认知框架）来分析LRM的推理轨迹。我们使用七个认知标签（例如，计划、实施、验证）标注了来自模型生成的数学问题解决方案中的数千个句子和段落。结果是第一个公开可用的机器推理细粒度分析基准，包括大型带注释的语料库和详细的注释指南。我们的初步分析揭示了LRM推理中不同的模式，例如认知状态之间的转换动态。该框架为解释LRM认知提供了一个理论基础的方法，并为未来更可控和透明的推理系统的工作奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型推理模型（LRM）虽然能够生成复杂的思维链推理，但缺乏对其内部推理过程的深入理解。我们难以理解模型是如何组织和连接各个推理步骤的，这限制了我们对模型行为的控制和改进。现有的方法通常侧重于评估模型的最终输出，而忽略了中间推理步骤的认知结构。

核心思路：本文的核心思路是将认知科学中的Schoenfeld情景理论应用于分析LRM的推理过程。Schoenfeld情景理论是一种用于理解人类数学问题解决过程的经典认知框架，它将问题解决过程分解为一系列认知状态（例如，计划、实施、验证）。通过将LRM的推理过程映射到这些认知状态，我们可以更好地理解模型的思维结构和推理策略。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择合适的数学问题数据集；2) 使用LRM生成数学问题的解决方案，得到推理轨迹；3) 基于Schoenfeld情景理论定义七种认知标签（Plan, Implement, Verify等）；4) 使用这些认知标签对LRM生成的推理轨迹进行标注，构建带注释的语料库；5) 分析标注后的语料库，揭示LRM推理过程中认知状态之间的转换动态。

关键创新：该研究的关键创新在于将认知科学的理论引入到对大型语言模型推理过程的分析中。通过应用Schoenfeld情景理论，该研究提供了一种新的视角来理解LRM的思维结构。与以往侧重于评估模型最终输出的方法不同，该研究关注的是模型内部推理步骤的认知过程。此外，该研究还构建了首个公开可用的机器推理细粒度分析基准，为未来的研究提供了数据和工具。

关键设计：该研究的关键设计包括：1) 认知标签的定义：基于Schoenfeld情景理论，定义了七种认知标签，用于描述LRM推理过程中的不同认知状态。2) 标注指南的制定：为了保证标注的一致性和准确性，制定了详细的标注指南，对每个认知标签进行了明确的定义和示例说明。3) 数据集的构建：构建了一个包含数千个句子和段落的大型带注释的语料库，为分析LRM的推理过程提供了丰富的数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究构建了首个公开可用的机器推理细粒度分析基准，包含大型带注释的语料库和详细的注释指南。初步分析揭示了LRM推理中不同的模式，例如认知状态之间的转换动态。这些发现为深入理解LRM的推理过程提供了重要的基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大型推理模型的可控性和透明性。通过理解模型的推理过程，可以设计更有效的干预策略，例如在特定认知状态下引导模型进行更合理的推理。此外，该研究还可以用于开发更智能的教育系统，帮助学生理解数学问题的解决过程。

📄 摘要（原文）

While Large Reasoning Models (LRMs) generate extensive chain-of-thought reasoning, we lack a principled framework for understanding how these thoughts are structured. In this paper, we introduce a novel approach by applying Schoenfeld's Episode Theory, a classic cognitive framework for human mathematical problem-solving, to analyze the reasoning traces of LRMs. We annotated thousands of sentences and paragraphs from model-generated solutions to math problems using seven cognitive labels (e.g., Plan, Implement, Verify). The result is the first publicly available benchmark for the fine-grained analysis of machine reasoning, including a large annotated corpus and detailed annotation guidebooks. Our preliminary analysis reveals distinct patterns in LRM reasoning, such as the transition dynamics between cognitive states. This framework provides a theoretically grounded methodology for interpreting LRM cognition and enables future work on more controllable and transparent reasoning systems.