Interpreting Latent Student Knowledge Representations in Programming Assignments

📄 arXiv: 2405.08213v1 📥 PDF

作者: Nigel Fernandez, Andrew Lan

分类: cs.CL, cs.CY, cs.LG

发布日期: 2024-05-13

备注: EDM 2024: 17th International Conference on Educational Data Mining

💡 一句话要点

提出InfoOIRT模型，用于解释编程作业中学生的潜在知识表示

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

关键词: 可解释性AI 教育AI 代码生成 项目反应理论 互信息

📋 核心要点

  1. 现有AI教育模型（如大型语言模型）在预测学生答案方面表现出色，但其黑盒特性导致学生知识表示缺乏可解释性。
  2. InfoOIRT模型通过最大化潜在知识状态与生成代码之间的互信息，鼓励模型学习解耦的、可解释的知识表示。
  3. 实验结果表明，InfoOIRT模型在生成学生代码的同时，能够产生可解释的学生知识表示，提升了模型的可理解性。

📝 摘要（中文）

人工智能在教育领域的最新进展利用了生成式大型语言模型，包括使用它们来预测开放式学生回答，而不仅仅是预测其正确性。然而，这些模型的黑盒性质限制了对学习到的学生知识表示的可解释性。在本文中，我们首次探索解释潜在的学生知识表示，提出了InfoOIRT，一个信息正则化的开放式项目反应理论模型，该模型鼓励潜在的学生知识状态是可解释的，同时能够为开放式编程问题生成学生编写的代码。InfoOIRT最大化了固定子集的潜在知识状态（通过简单的先验分布强制执行）与生成的学生代码之间的互信息，这鼓励模型学习解耦的显著语法和语义代码特征，包括语法风格、编程技能的掌握和代码结构。通过在真实世界的编程教育数据集上的实验，我们表明InfoOIRT既可以准确地生成学生代码，又可以产生可解释的学生知识表示。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决编程教育中，利用大型语言模型预测学生代码时，模型内部学习到的学生知识表示缺乏可解释性的问题。现有方法通常是黑盒模型，难以理解模型如何理解学生的编程能力和知识状态。

核心思路：论文的核心思路是通过信息正则化，鼓励模型学习解耦的、可解释的潜在知识表示。具体来说，通过最大化潜在知识状态与生成的学生代码之间的互信息，使得模型能够将特定的潜在变量与特定的代码特征（如语法风格、编程技能等）关联起来。

技术框架：InfoOIRT模型基于开放式项目反应理论（Open-ended Item Response Theory），并引入信息正则化。整体框架包括：1) 编码器：将学生代码编码为潜在知识状态；2) 解码器：基于潜在知识状态生成学生代码；3) 信息正则化：通过最大化互信息，约束潜在知识状态的学习。

关键创新：该论文的关键创新在于将信息论中的互信息概念引入到开放式项目反应理论中，从而实现了对学生知识表示的可解释性约束。与传统的黑盒模型相比，InfoOIRT能够学习到与特定代码特征相关的潜在变量，从而更容易理解模型的推理过程。

关键设计：InfoOIRT的关键设计包括：1) 使用简单的先验分布强制执行固定子集的潜在知识状态；2) 通过最大化互信息来鼓励模型学习解耦的表示；3) 使用合适的损失函数来平衡代码生成精度和知识表示的可解释性。具体的互信息计算方法和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，InfoOIRT模型在生成学生代码方面取得了与现有模型相当的性能，同时显著提高了学生知识表示的可解释性。通过分析学习到的潜在变量，可以清晰地了解模型如何理解学生的编程风格、技能掌握和代码结构。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能 tutoring 系统、自动编程反馈系统和学生能力诊断等领域。通过理解模型学习到的学生知识表示，教师可以更好地了解学生的学习情况，并提供个性化的教学指导。此外，该模型还可以用于评估编程教育的效果，并为课程设计提供参考。

📄 摘要（原文）

Recent advances in artificial intelligence for education leverage generative large language models, including using them to predict open-ended student responses rather than their correctness only. However, the black-box nature of these models limits the interpretability of the learned student knowledge representations. In this paper, we conduct a first exploration into interpreting latent student knowledge representations by presenting InfoOIRT, an Information regularized Open-ended Item Response Theory model, which encourages the latent student knowledge states to be interpretable while being able to generate student-written code for open-ended programming questions. InfoOIRT maximizes the mutual information between a fixed subset of latent knowledge states enforced with simple prior distributions and generated student code, which encourages the model to learn disentangled representations of salient syntactic and semantic code features including syntactic styles, mastery of programming skills, and code structures. Through experiments on a real-world programming education dataset, we show that InfoOIRT can both accurately generate student code and lead to interpretable student knowledge representations.