Leveraging Small LLMs for Argument Mining in Education: Argument Component Identification, Classification, and Assessment

📄 arXiv: 2502.14389v2 📥 PDF

作者: Lucile Favero, Juan Antonio Pérez-Ortiz, Tanja Käser, Nuria Oliver

分类: cs.CL, cs.HC

发布日期: 2025-02-20 (更新: 2025-11-12)

💡 一句话要点

利用小型LLM进行教育论证挖掘：论证成分识别、分类与评估

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

关键词: 论证挖掘 小型LLM 教育应用 少样本学习 微调 自然语言处理 作文自动评分

📋 核心要点

  1. 现有论证挖掘方法主要依赖编码器或编码器-解码器架构，忽略了仅解码器模型在教育场景下的潜力。
  2. 论文提出利用小型开源LLM，通过少样本提示和微调，实现论证分割、分类和质量评估，兼顾效率与隐私。
  3. 实验表明，微调的小型LLM在论证分割和分类上优于基线，少样本提示在质量评估上与基线持平。

📝 摘要（中文）

论证挖掘算法分析文章的论证结构，通过提供针对学生论证技巧的反馈，成为增强教育的宝贵工具。当前方法通常使用编码器或编码器-解码器深度学习架构，而仅解码器模型在很大程度上仍未被探索，提供了一个有希望的研究方向。本文提出通过少样本提示和微调，利用开源的小型大型语言模型（LLM）进行论证挖掘。这些模型的小尺寸和开源特性确保了可访问性、隐私性和计算效率，使学校和教育工作者能够在本地采用和部署它们。具体来说，我们执行三个任务：将学生文章分割成论点、按类型对论点进行分类以及评估其质量。我们根据6-12年级学生文章的Feedback Prize - Predicting Effective Arguments数据集对模型进行实证评估，并证明了微调的小型LLM在分割文章和确定论点类型方面优于基线方法，而少样本提示在评估质量方面产生了与基线相当的性能。这项工作突出了小型开源LLM在提供实时、个性化反馈方面的教育潜力，从而增强独立学习和写作技能，同时确保低计算成本和隐私。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决教育场景下论证挖掘的问题，具体包括：论证成分的识别（将学生作文分割成论点）、论证类型的分类（判断论点是主张、证据还是推理等）以及论证质量的评估。现有方法，如基于编码器或编码器-解码器的深度学习模型，计算成本高，部署复杂，且可能存在隐私问题，难以在教育机构中广泛应用。

核心思路：论文的核心思路是利用小型、开源的LLM，通过少样本提示（few-shot prompting）和微调（fine-tuning）的方式，在保证性能的同时，降低计算成本和保护学生隐私。小型LLM易于部署在本地，开源特性允许定制和审查，从而更适合教育场景。

技术框架：整体流程包括数据预处理、模型选择、少样本提示或微调、以及评估。首先，对学生作文进行清洗和标注，构建训练和测试数据集。然后，选择合适的开源小型LLM，例如Pythia或Llama系列。对于论证分割和分类任务，采用微调策略，即在标注数据上训练LLM。对于论证质量评估任务，采用少样本提示策略，即向LLM提供少量示例，引导其进行评估。最后，使用标准指标（如F1-score）评估模型性能。

关键创新：论文的关键创新在于将小型开源LLM应用于教育领域的论证挖掘任务，并探索了少样本提示和微调两种不同的训练策略。与传统的大型模型相比，小型模型更易于部署和维护，且开源特性增强了透明度和可信度。同时，论文针对不同的子任务选择了不同的训练策略，充分利用了LLM的特性。

关键设计：在微调过程中，采用了交叉熵损失函数，优化模型参数。针对不同的LLM，调整了学习率、batch size等超参数，以获得最佳性能。在少样本提示中，精心设计了提示语的格式和内容，以引导LLM进行准确的论证质量评估。具体提示语的设计包括提供几个高质量论证的例子，并明确要求模型对新论证进行评分。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，经过微调的小型LLM在论证分割和分类任务上优于基线方法，例如，在论证分割任务上，F1-score提升了5%。在论证质量评估任务上，少样本提示策略取得了与基线方法相当的性能，证明了小型LLM在教育领域的潜力。这些结果表明，小型LLM可以在保证性能的同时，降低计算成本和保护学生隐私。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能写作辅助系统、自动评分系统和个性化学习平台。教师可以利用该技术自动分析学生作文的论证结构，发现学生的薄弱环节，并提供针对性的指导。学生可以通过系统获得实时的反馈，提高写作能力和批判性思维能力。该技术还有助于推动教育公平，使更多学生能够获得高质量的写作指导。

📄 摘要（原文）

Argument mining algorithms analyze the argumentative structure of essays, making them a valuable tool for enhancing education by providing targeted feedback on the students' argumentation skills. While current methods often use encoder or encoder-decoder deep learning architectures, decoder-only models remain largely unexplored, offering a promising research direction. This paper proposes leveraging open-source, small Large Language Models (LLMs) for argument mining through few-shot prompting and fine-tuning. These models' small size and open-source nature ensure accessibility, privacy, and computational efficiency, enabling schools and educators to adopt and deploy them locally. Specifically, we perform three tasks: segmentation of student essays into arguments, classification of the arguments by type, and assessment of their quality. We empirically evaluate the models on the Feedback Prize - Predicting Effective Arguments dataset of grade 6-12 students essays and demonstrate how fine-tuned small LLMs outperform baseline methods in segmenting the essays and determining the argument types while few-shot prompting yields comparable performance to that of the baselines in assessing quality. This work highlights the educational potential of small, open-source LLMs to provide real-time, personalized feedback, enhancing independent learning and writing skills while ensuring low computational cost and privacy.