ELMES: An Automated Framework for Evaluating Large Language Models in Educational Scenarios

📄 arXiv: 2507.22947v1 📥 PDF

作者: Shou'ang Wei, Xinyun Wang, Shuzhen Bi, Jian Chen, Ruijia Li, Bo Jiang, Xin Lin, Min Zhang, Yu Song, BingDong Li, Aimin Zhou, Hao Hao

分类: cs.CY, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-07-27

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ELMES框架以解决教育场景中LLM评估问题

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

关键词: 大型语言模型 教育评估 自动化框架 模块化设计 混合评估引擎 教学能力 多代理对话 细粒度指标

📋 核心要点

  1. 现有评估方法在教育场景中缺乏统一的评估指标，无法有效衡量LLMs的教学能力。
  2. ELMES框架通过模块化设计和LLM作为评判者的方法，提供了一种灵活且高效的评估手段。
  3. 实验结果表明，ELMES能够揭示不同模型在特定教育场景中的优势和局限性，推动LLMs在教育中的应用。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的出现为教育带来了变革性的机遇，然而在不同教育场景中评估指标差异显著，且许多新兴场景缺乏合适的评估标准。现有基准主要测量一般智能，而非教学能力。为此，本文提出了ELMES，一个专为教育环境评估LLMs而设计的开源自动化评估框架。ELMES具有模块化架构，允许研究人员通过简单的配置文件创建动态的多代理对话，便于灵活设计场景。框架结合了混合评估引擎，使用LLM作为评判者的方法客观量化传统上主观的教学指标。我们在四个关键教育场景中对最先进的LLMs进行了系统基准测试，结果显示模型在不同上下文中具有明显的能力分布差异。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在教育场景中评估大型语言模型（LLMs）时缺乏统一和适当评估指标的问题。现有方法主要关注一般智能，而忽视了教学能力的评估，导致无法有效应用于教育实践。

核心思路：ELMES框架的核心思想是通过模块化架构和LLM作为评判者的方法，提供一种灵活的评估工具，使研究人员能够根据不同教育场景设计评估任务，而无需深入的编程知识。

技术框架：ELMES的整体架构包括多个模块，主要有场景设计模块、对话生成模块和评估引擎。研究人员可以通过配置文件定义场景，框架自动生成多代理对话，并利用评估引擎进行量化分析。

关键创新：ELMES的主要创新在于其混合评估引擎，能够将传统主观教学指标转化为客观量化指标，显著提高评估的可靠性和有效性。这一方法与现有评估方法的本质区别在于其自动化和模块化设计。

关键设计：在设计上，ELMES允许用户灵活配置对话场景，使用LLM作为评判者的机制确保评估的客观性。此外，框架中还结合了教育专家开发的细粒度评估指标，以增强评估的针对性和有效性。

🖼️ 关键图片

img_0

📊 实验亮点

实验结果显示，ELMES在四个关键教育场景中对最先进的LLMs进行了系统基准测试，揭示了模型在特定上下文中的能力分布差异，提供了细粒度的评估指标。这些结果为教育工作者选择合适的LLMs提供了重要参考。

🎯 应用场景

ELMES框架具有广泛的应用潜力，能够为教育工作者和研究人员提供一个便捷的工具，以评估和优化大型语言模型在教学中的应用。其灵活的设计使得不同教育场景的评估变得更加高效，推动了LLMs在教育领域的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

The emergence of Large Language Models (LLMs) presents transformative opportunities for education, generating numerous novel application scenarios. However, significant challenges remain: evaluation metrics vary substantially across different educational scenarios, while many emerging scenarios lack appropriate assessment metrics. Current benchmarks predominantly measure general intelligence rather than pedagogical capabilities. To address this gap, we introduce ELMES, an open-source automated evaluation framework specifically designed for assessing LLMs in educational settings. ELMES features a modular architecture that enables researchers to create dynamic, multi-agent dialogues through simple configuration files, facilitating flexible scenario design without requiring extensive programming expertise. The framework incorporates a hybrid evaluation engine that objectively quantifies traditionally subjective pedagogical metrics using an LLM-as-a-Judge methodology. We conduct systematic benchmarking of state-of-the-art LLMs across four critical educational scenarios: Knowledge Point Explanation, Guided Problem-Solving Teaching, Interdisciplinary Lesson Plan Generation, and Contextualized Question Generation, employing fine-grained metrics developed in collaboration with education specialists. Our results demonstrate distinct capability distributions among models, revealing context-specific strengths and limitations. ELMES provides educators and researchers with an accessible evaluation framework that significantly reduces adaptation barriers for diverse educational applications while advancing the practical implementation of LLMs in pedagogy. The framework is publicly available at \emph{https://github.com/sii-research/elmes.git}.