LECTOR: LLM-Enhanced Concept-based Test-Oriented Repetition for Adaptive Spaced Learning

📄 arXiv: 2508.03275v1 📥 PDF

作者: Jiahao Zhao

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-05

备注: 15 pages, 4 figures, 1 table

💡 一句话要点

提出LECTOR以解决语义干扰和个性化适应问题

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

关键词: 间隔重复 自适应学习 语义分析 大型语言模型 个性化学习 智能辅导系统 语言学习

📋 核心要点

  1. 现有的间隔重复算法在语义干扰和个性化适应方面存在不足，影响学习效果。
  2. LECTOR通过结合大型语言模型的语义分析与个性化学习档案，提出了一种新的自适应调度算法。
  3. 在与六种基线算法的对比实验中，LECTOR取得了90.2%的成功率，显著提高了学习效果。

📝 摘要（中文）

间隔重复系统是高效学习和记忆保持的基础，但现有算法常常面临语义干扰和个性化适应的挑战。本文提出了LECTOR（LLM增强的基于概念的测试导向重复），一种专为测试导向学习场景设计的自适应调度算法，尤其适用于语言考试。LECTOR利用大型语言模型进行语义分析，并结合个性化学习档案，解决词汇学习中的语义混淆问题。通过对比六种基线算法的综合评估，LECTOR在100个模拟学习者中实现了90.2%的成功率，相较于最佳基线（SSP-MMC）的88.4%提高了2.0%。该算法在处理语义相似概念时表现出色，减少了混淆引起的错误，同时保持了计算效率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有间隔重复算法在语义干扰和个性化适应方面的不足，特别是在语言学习中，语义混淆会影响学习者的记忆效果。

核心思路：LECTOR的核心思路是利用大型语言模型进行语义相似度评估，并将其与个性化学习档案结合，以优化学习调度，减少语义混淆带来的错误。

技术框架：LECTOR的整体架构包括语义分析模块、个性化学习档案模块和调度算法模块。语义分析模块负责评估词汇之间的相似度，个性化学习档案模块记录学习者的学习进度和偏好，调度算法模块则根据分析结果调整学习计划。

关键创新：LECTOR的主要创新在于将大型语言模型的语义分析能力与传统的间隔重复原则相结合，显著提高了对语义相似概念的处理能力，减少了混淆引起的错误。

关键设计：在设计中，LECTOR采用了动态调整的学习间隔，并结合个性化的学习反馈机制，确保学习者在适当的时间复习相关内容。

📊 实验亮点

在实验中，LECTOR在100个模拟学习者中实现了90.2%的成功率，相较于最佳基线算法SSP-MMC的88.4%提高了2.0%。该算法在处理语义相似概念时表现出色，显著减少了混淆引起的错误，同时保持了良好的计算效率。

🎯 应用场景

LECTOR的研究成果在智能辅导系统和自适应学习平台中具有广泛的应用潜力。通过提高学习效率和记忆保持率，该算法可以帮助学习者更好地掌握语言知识，尤其是在高压的考试环境中。未来，LECTOR可能会扩展到其他学科的学习中，推动个性化教育的发展。

📄 摘要（原文）

Spaced repetition systems are fundamental to efficient learning and memory retention, but existing algorithms often struggle with semantic interference and personalized adaptation. We present LECTOR (\textbf{L}LM-\textbf{E}nhanced \textbf{C}oncept-based \textbf{T}est-\textbf{O}riented \textbf{R}epetition), a novel adaptive scheduling algorithm specifically designed for test-oriented learning scenarios, particularly language examinations where success rate is paramount. LECTOR leverages large language models for semantic analysis while incorporating personalized learning profiles, addressing the critical challenge of semantic confusion in vocabulary learning by utilizing LLM-powered semantic similarity assessment and integrating it with established spaced repetition principles. Our comprehensive evaluation against six baseline algorithms (SSP-MMC, SM2, HLR, FSRS, ANKI, THRESHOLD) across 100 simulated learners over 100 days demonstrates significant improvements: LECTOR achieves a 90.2\% success rate compared to 88.4\% for the best baseline (SSP-MMC), representing a 2.0\% relative improvement. The algorithm shows particular strength in handling semantically similar concepts, reducing confusion-induced errors while maintaining computational efficiency. Our results establish LECTOR as a promising direction for intelligent tutoring systems and adaptive learning platforms.