Can LLMs Model Incorrect Student Reasoning? A Case Study on Distractor Generation
作者: Yanick Zengaffinen, Andreas Opedal, Donya Rooein, Kv Aditya Srivatsa, Shashank Sonkar, Mrinmaya Sachan
分类: cs.CL, cs.AI, cs.HC
发布日期: 2026-03-16
💡 一句话要点
利用LLM生成错误答案：分析其模拟学生错误推理的能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 教育应用 干扰项生成 学生错误推理 知识评估
📋 核心要点
- 现有AI教育方法难以准确建模学生常见的错误概念，阻碍了个性化学习和有效评估。
- 本文通过分析LLM生成多项选择题干扰项的过程，揭示其模拟学生错误推理的策略。
- 实验表明，LLM在生成干扰项时遵循类似人类专家的流程，但正确解题能力是关键瓶颈。
📝 摘要（中文）
在教育领域，对学生可能产生的错误概念进行建模至关重要。本文探讨了大型语言模型（LLM）在生成多项选择题干扰项时，如何进行错误概念的推理。该任务需要模型协调解题知识、模拟学生错误概念并评估其合理性。我们提出了一种分类方法，用于分析当前最优LLM所使用的策略，检验其推理过程，并将其与学习科学中已建立的最佳实践进行比较。结构化分析表明，LLM的过程与最佳实践之间存在惊人的一致性：模型通常首先正确解决问题，然后阐明并模拟多个潜在的错误概念，最后选择一组干扰项。对失败模式的分析表明，错误主要源于未能恢复正确的解决方案以及在备选答案中进行选择，而不是模拟错误或构建过程。与这些结果一致的是，在提示中提供正确的解决方案可将与人工编写的干扰项的对齐提高8%，突出了在生成合理的学生错误推理时，锚定正确解决方案的关键作用。总而言之，我们的分析为LLM建模学生错误推理和生成高质量干扰项的能力提供了一个结构化且可解释的视角。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在研究大型语言模型（LLM）在生成多项选择题的干扰项时，是否能够有效地模拟学生的错误推理。现有方法在建模学生错误概念方面存在不足，生成的干扰项可能不够真实或合理，无法有效评估学生对知识的掌握程度。
核心思路：本文的核心思路是通过分析LLM生成干扰项的过程，揭示其模拟学生错误推理的策略。通过将LLM的推理过程与学习科学中的最佳实践进行比较，评估LLM在建模学生错误概念方面的能力。同时，通过分析LLM的失败模式，找出其在模拟学生错误推理方面的瓶颈。
技术框架：本文采用了一种结构化的分析框架，包括以下几个主要阶段：1) 分析LLM生成干扰项的推理过程；2) 将LLM的推理过程与学习科学中的最佳实践进行比较；3) 分析LLM的失败模式，找出其在模拟学生错误推理方面的瓶颈；4) 通过实验验证，例如在prompt中加入正确答案，观察对生成干扰项质量的影响。
关键创新：本文最重要的技术创新点在于，它提供了一个结构化且可解释的视角，用于分析LLM建模学生错误推理的能力。通过将LLM的推理过程与学习科学中的最佳实践进行比较，揭示了LLM在生成干扰项时所遵循的策略。此外，本文还通过分析LLM的失败模式，找出了其在模拟学生错误推理方面的瓶颈。
关键设计：本文的关键设计包括：1) 设计了一种分类方法，用于分析LLM生成干扰项的推理过程；2) 采用学习科学中的最佳实践作为基准，用于评估LLM在建模学生错误概念方面的能力；3) 通过实验验证，例如在prompt中加入正确答案，观察对生成干扰项质量的影响。具体参数设置和网络结构取决于所使用的LLM模型，本文侧重于分析LLM的推理过程，而非特定的模型架构。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LLM在生成干扰项时，通常会先正确解决问题，然后模拟学生可能出现的错误概念。在prompt中提供正确答案，可以将LLM生成的干扰项与人工编写的干扰项的对齐度提高8%。这表明，正确解题能力是LLM生成高质量干扰项的关键。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能教育系统，自动生成高质量的多项选择题干扰项，提升学生知识评估的准确性和效率。此外，该研究还有助于开发更有效的个性化学习方案，针对学生易错点进行针对性辅导，提高学习效果。未来，该研究可扩展到其他教育场景，例如自动生成错题本、智能答疑等。
📄 摘要（原文）
Modeling plausible student misconceptions is critical for AI in education. In this work, we examine how large language models (LLMs) reason about misconceptions when generating multiple-choice distractors, a task that requires modeling incorrect yet plausible answers by coordinating solution knowledge, simulating student misconceptions, and evaluating plausibility. We introduce a taxonomy for analyzing the strategies used by state-of-the-art LLMs, examining their reasoning procedures and comparing them to established best practices in the learning sciences. Our structured analysis reveals a surprising alignment between their processes and best practices: the models typically solve the problem correctly first, then articulate and simulate multiple potential misconceptions, and finally select a set of distractors. An analysis of failure modes reveals that errors arise primarily from failures in recovering the correct solution and selecting among response candidates, rather than simulating errors or structuring the process. Consistent with these results, we find that providing the correct solution in the prompt improves alignment with human-authored distractors by 8%, highlighting the critical role of anchoring to the correct solution when generating plausible incorrect student reasoning. Overall, our analysis offers a structured and interpretable lens into LLMs' ability to model incorrect student reasoning and produce high-quality distractors.