Large Language Models for In-Context Student Modeling: Synthesizing Student's Behavior in Visual Programming

📄 arXiv: 2310.10690v3 📥 PDF

作者: Manh Hung Nguyen, Sebastian Tschiatschek, Adish Singla

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-10-15 (更新: 2024-05-03)

备注: Published in International Conference on Educational Data Mining (EDM) 2024

💡 一句话要点

提出LLM-SS框架以解决开放学习领域学生建模问题

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

关键词: 学生建模 大型语言模型 开放学习 视觉编程 行为合成 教育技术 个性化学习

📋 核心要点

  1. 开放学习领域的学生建模面临多样化行为和误解空间大的挑战，现有方法难以准确预测学生表现。
  2. 提出的LLM-SS框架利用大型语言模型合成学生在特定任务上的行为，能够有效提升建模能力。
  3. 实验结果显示，所提方法在视觉编程领域的表现显著优于基线方法，微调后的模型接近人类导师的效果。

📝 摘要（中文）

学生建模是许多教育技术的核心，能够预测未来学习结果并设计针对性的教学策略。然而，开放式学习领域由于学生行为多样性和误解空间大，给准确建模带来了挑战。本文探索了大型语言模型（LLMs）在开放学习领域的上下文学生建模中的应用，提出了LLM for Student Synthesis（LLM-SS）框架，利用LLMs合成学生行为。通过与不同的LLMs结合并进行微调，提升了学生建模能力。实验结果表明，所提方法在视觉编程领域的学生尝试合成任务中显著优于基线方法NeurSS，并且微调后的GPT-3.5模型表现接近人类导师的水平。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决开放学习领域中学生行为建模的准确性问题。现有方法在面对多样化的学生行为和潜在误解时，往往无法有效捕捉学生的真实表现。

核心思路：提出的LLM-SS框架通过上下文信息合成学生在目标任务上的行为，利用大型语言模型的强大生成能力来提升建模效果。

技术框架：LLM-SS框架包括数据收集、模型选择、微调和行为合成四个主要模块。首先收集学生在参考任务上的尝试数据，然后选择合适的LLM进行微调，最后合成目标任务的学生行为。

关键创新：最重要的创新在于将大型语言模型应用于学生建模，通过上下文合成技术实现了更高的准确性和灵活性，与传统方法相比，能够更好地适应开放学习环境。

关键设计：在模型微调过程中，采用了特定的损失函数来优化合成效果，并调整了模型的超参数，以确保生成的学生行为更符合实际情况。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在视觉编程领域的学生尝试合成任务中，性能显著优于基线方法NeurSS，微调后的GPT-3.5模型在合成效果上接近人类导师，展示了提升幅度的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育技术、个性化学习系统和智能辅导系统。通过准确建模学生行为，教育工作者可以设计更有效的教学策略，提升学生的学习效果，未来可能对教育行业产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Student modeling is central to many educational technologies as it enables predicting future learning outcomes and designing targeted instructional strategies. However, open-ended learning domains pose challenges for accurately modeling students due to the diverse behaviors and a large space of possible misconceptions. To approach these challenges, we explore the application of large language models (LLMs) for in-context student modeling in open-ended learning domains. More concretely, given a particular student's attempt on a reference task as observation, the objective is to synthesize the student's attempt on a target task. We introduce a novel framework, LLM for Student Synthesis (LLM-SS), that leverages LLMs for synthesizing a student's behavior. Our framework can be combined with different LLMs; moreover, we fine-tune LLMs to boost their student modeling capabilities. We instantiate several methods based on LLM-SS framework and evaluate them using an existing benchmark, StudentSyn, for student attempt synthesis in a visual programming domain. Experimental results show that our methods perform significantly better than the baseline method NeurSS provided in the StudentSyn benchmark. Furthermore, our method using a fine-tuned version of the GPT-3.5 model is significantly better than using the base GPT-3.5 model and gets close to human tutors' performance.