CLST: Cold-Start Mitigation in Knowledge Tracing by Aligning a Generative Language Model as a Students' Knowledge Tracer

📄 arXiv: 2406.10296v2 📥 PDF

作者: Heeseok Jung, Jaesang Yoo, Yohaan Yoon, Yeonju Jang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY

发布日期: 2024-06-13 (更新: 2024-06-18)

💡 一句话要点

CLST：通过对齐生成式语言模型，缓解知识追踪中的冷启动问题

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

关键词: 知识追踪 冷启动问题 大型语言模型 自然语言处理 在线教育

📋 核心要点

  1. 现有知识追踪模型在冷启动场景下表现不佳，无法有效利用少量数据进行知识状态评估。
  2. CLST框架将知识追踪任务转化为自然语言处理任务，利用大型语言模型的知识和生成能力。
  3. 实验结果表明，CLST在数据稀缺情况下，显著提升了知识追踪的预测、可靠性和跨领域泛化能力。

📝 摘要（中文）

知识追踪(KT)旨在利用学生的解题历史来评估其当前的知识水平，受到了研究人员的广泛关注。然而，现有的大多数KT模型都是基于ID的范式开发的，这在冷启动性能方面存在局限性。这些局限性可以通过利用生成式大型语言模型(LLM)所拥有的海量外部知识来缓解。本研究提出了一种通过对齐生成式语言模型作为学生知识追踪器(CLST)的框架，以缓解知识追踪中的冷启动问题，该框架利用生成式LLM作为知识追踪器。在收集了来自数学、社会研究和科学学科的数据后，我们将KT任务构建为一个自然语言处理任务，其中解题数据以自然语言表达，并使用格式化的KT数据集对生成式LLM进行微调。随后，我们通过与各种基线模型进行比较，评估了CLST在数据稀缺情况下的性能。结果表明，在预测、可靠性和跨领域泛化方面，CLST在使用少于100名学生的数据集时，显著提高了性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有的知识追踪(KT)模型，特别是基于ID的范式，在冷启动场景下表现不佳。当只有少量学生的数据可用时，这些模型难以准确估计学生的知识水平，导致预测性能下降。痛点在于无法有效利用外部知识来弥补数据稀缺带来的不足。

核心思路：论文的核心思路是将知识追踪任务转化为一个自然语言处理(NLP)任务，并利用大型语言模型(LLM)的强大知识和生成能力。通过将学生的解题历史和问题描述转化为自然语言，LLM可以更好地理解学生的知识状态，并进行更准确的预测。

技术框架：CLST框架主要包含以下几个步骤：1) 数据收集：收集来自不同学科（如数学、社会研究和科学）的学生的解题数据。2) 数据格式化：将解题数据转化为自然语言描述，例如将问题ID、学生回答和正确答案转化为一段文本。3) 模型微调：使用格式化的KT数据集对生成式LLM进行微调，使其能够根据学生的解题历史预测其知识状态。4) 性能评估：在数据稀缺的情况下，将CLST与各种基线模型进行比较，评估其预测、可靠性和跨领域泛化能力。

关键创新：最重要的技术创新点在于将知识追踪任务与大型语言模型相结合，利用LLM的外部知识来缓解冷启动问题。与传统的基于ID的KT模型不同，CLST不需要大量的学生数据进行训练，而是可以利用LLM预训练的知识来提高预测性能。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 如何将解题数据转化为自然语言描述，以便LLM能够理解。2) 如何选择合适的生成式LLM进行微调。3) 如何设计损失函数来优化LLM的知识追踪能力。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没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CLST在数据稀缺的情况下，显著提高了知识追踪的性能。具体来说，在使用少于100名学生的数据集时，CLST在预测、可靠性和跨领域泛化方面都优于传统的基于ID的KT模型。这表明CLST能够有效利用大型语言模型的知识来缓解冷启动问题，并为学生提供更准确的知识评估。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于在线教育平台、智能辅导系统等领域，特别是在学生数据较少的新兴教育场景中。通过利用大型语言模型的知识，可以为每个学生提供个性化的学习路径和知识评估，从而提高学习效率和效果。未来，该方法还可以扩展到其他需要知识追踪的领域，如技能培训和职业发展。

📄 摘要（原文）

Knowledge tracing (KT), wherein students' problem-solving histories are used to estimate their current levels of knowledge, has attracted significant interest from researchers. However, most existing KT models were developed with an ID-based paradigm, which exhibits limitations in cold-start performance. These limitations can be mitigated by leveraging the vast quantities of external knowledge possessed by generative large language models (LLMs). In this study, we propose cold-start mitigation in knowledge tracing by aligning a generative language model as a students' knowledge tracer (CLST) as a framework that utilizes a generative LLM as a knowledge tracer. Upon collecting data from math, social studies, and science subjects, we framed the KT task as a natural language processing task, wherein problem-solving data are expressed in natural language, and fine-tuned the generative LLM using the formatted KT dataset. Subsequently, we evaluated the performance of the CLST in situations of data scarcity using various baseline models for comparison. The results indicate that the CLST significantly enhanced performance with a dataset of fewer than 100 students in terms of prediction, reliability, and cross-domain generalization.