LLM4CD: Leveraging Large Language Models for Open-World Knowledge Augmented Cognitive Diagnosis

📄 arXiv: 2505.13492v1 📥 PDF

作者: Weiming Zhang, Lingyue Fu, Qingyao Li, Kounianhua Du, Jianghao Lin, Jingwei Yu, Wei Xia, Weinan Zhang, Ruiming Tang, Yong Yu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-14

💡 一句话要点

LLM4CD：利用大语言模型增强认知诊断的开放世界知识

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

关键词: 认知诊断 大型语言模型 开放世界知识 语义表示 双层编码器

📋 核心要点

  1. 现有认知诊断方法忽略了教育数据中丰富的语义关系，且难以处理新增学生和练习的冷启动问题。
  2. LLM4CD利用大语言模型的开放世界知识，构建认知表达的文本表示，并引入双层编码器框架。
  3. 实验结果表明，LLM4CD在多个真实数据集上优于现有认知诊断模型，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

认知诊断(CD)在智能教育中起着至关重要的作用，它基于学生的测试历史评估其对知识概念的理解。然而，现有的CD方法通常仅基于ID关系对学生、练习和知识概念进行建模，忽略了教育数据空间中丰富的语义关系。此外，当代智能辅导系统(ITS)经常涉及添加新的学生和练习，而基于ID的方法难以有效管理这种情况。大型语言模型(LLM)的出现为利用开放世界知识克服这一挑战提供了潜力。在本文中，我们提出了LLM4CD，它利用大型语言模型进行开放世界知识增强的认知诊断。我们的方法利用LLM的开放世界知识构建具有认知表达能力的文本表示，然后对其进行编码，将丰富的语义信息引入CD任务。此外，我们提出了一种创新的双层编码器框架，通过宏观层面的认知文本编码器和微观层面的知识状态编码器对学生的测试历史进行建模。这种方法用语义表示代替了传统的ID嵌入，使模型能够利用开放世界知识来适应新的学生和练习，并解决冷启动问题。大量的实验结果表明，我们提出的方法在多个真实世界的数据集上始终优于以前的CD模型，验证了利用LLM将丰富的语义信息引入CD任务的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的认知诊断（CD）方法主要依赖于ID嵌入来表示学生、练习和知识概念，忽略了教育数据中蕴含的丰富语义信息。此外，当智能辅导系统（ITS）需要处理新的学生或练习时，基于ID的方法难以有效应对冷启动问题，即缺乏足够的数据来准确评估新个体的知识状态。

核心思路：LLM4CD的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的开放世界知识，将学生、练习和知识概念转化为富含语义信息的文本表示。通过这种方式，模型不再仅仅依赖于ID信息，而是能够利用LLM所蕴含的广泛知识来理解和建模教育数据。这种方法旨在解决传统CD方法的语义信息缺失和冷启动问题。

技术框架：LLM4CD采用双层编码器框架。第一层是宏观层面的认知文本编码器，它利用LLM将学生、练习和知识概念转化为文本表示，并提取认知相关的语义信息。第二层是微观层面的知识状态编码器，它基于学生的历史测试记录，学习学生的知识状态表示。这两个编码器共同作用，将语义信息和学生的学习轨迹整合到CD模型中。

关键创新：LLM4CD的关键创新在于利用LLM的开放世界知识来增强认知诊断。与传统的基于ID的方法不同，LLM4CD能够利用LLM所蕴含的丰富语义信息来表示学生、练习和知识概念，从而更好地理解学生的学习行为和知识状态。此外，双层编码器框架能够有效地整合语义信息和学生的学习轨迹，提高CD模型的准确性和泛化能力。

关键设计：LLM4CD的关键设计包括：1) 使用LLM（具体使用哪个LLM未明确说明，属于未知信息）生成学生、练习和知识概念的文本表示；2) 设计认知文本编码器，从文本表示中提取认知相关的语义信息；3) 设计知识状态编码器，基于学生的历史测试记录学习知识状态表示；4) 使用合适的损失函数（论文中未明确说明具体损失函数，属于未知信息）来训练模型，目标是准确预测学生在给定练习上的表现。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，LLM4CD在多个真实世界的数据集上 consistently 优于之前的CD模型。具体性能数据和提升幅度在摘要中未给出，属于未知信息。但结论明确指出，利用LLM将丰富的语义信息引入CD任务是有效的。

🎯 应用场景

LLM4CD可应用于智能辅导系统、在线教育平台和个性化学习等领域。通过更准确地评估学生的知识状态，可以为学生提供定制化的学习内容和辅导策略，提高学习效率和效果。此外，LLM4CD能够有效解决冷启动问题，使得新加入系统的学生和练习也能得到准确的评估和推荐，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Cognitive diagnosis (CD) plays a crucial role in intelligent education, evaluating students' comprehension of knowledge concepts based on their test histories. However, current CD methods often model students, exercises, and knowledge concepts solely on their ID relationships, neglecting the abundant semantic relationships present within educational data space. Furthermore, contemporary intelligent tutoring systems (ITS) frequently involve the addition of new students and exercises, a situation that ID-based methods find challenging to manage effectively. The advent of large language models (LLMs) offers the potential for overcoming this challenge with open-world knowledge. In this paper, we propose LLM4CD, which Leverages Large Language Models for Open-World Knowledge Augmented Cognitive Diagnosis. Our method utilizes the open-world knowledge of LLMs to construct cognitively expressive textual representations, which are then encoded to introduce rich semantic information into the CD task. Additionally, we propose an innovative bi-level encoder framework that models students' test histories through two levels of encoders: a macro-level cognitive text encoder and a micro-level knowledge state encoder. This approach substitutes traditional ID embeddings with semantic representations, enabling the model to accommodate new students and exercises with open-world knowledge and address the cold-start problem. Extensive experimental results demonstrate that our proposed method consistently outperforms previous CD models on multiple real-world datasets, validating the effectiveness of leveraging LLMs to introduce rich semantic information into the CD task.