What Don't You Understand? Using Large Language Models to Identify and Characterize Student Misconceptions About Challenging Topics

📄 arXiv: 2605.00294v1 📥 PDF

作者: Michael J. Parker, Maria G. Zavala-Cerna

分类: cs.CL

发布日期: 2026-04-30

备注: 60 pages. Education and Information Technologies (2026)

DOI: 10.1007/s10639-026-13902-8

💡 一句话要点

利用大型语言模型识别并分析学生对生物医学科学难题的误解

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

关键词: 大型语言模型 学生误解识别 在线教育 生物医学科学 量化分析 主题识别 个性化学习

📋 核心要点

  1. 在线学习中，学生对关键概念的误解难以被有效识别和分析，阻碍了个性化教学的开展。
  2. 该研究结合学生测验表现和大型语言模型，从测验内容、学生答案和讲座记录中挖掘误解。
  3. 实验表明，该方法能有效识别学生误解，专家评估质量优秀，教师认为数据驱动的主题识别有价值。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种系统性的方法，通过量化表现分析和大型语言模型（LLM）评估相结合，来识别和描述在线学习环境中学生的误解。我们分析了来自5门在线生物医学科学课程中9个课程周期的数据，涵盖3802名医学生的注册。利用每门课程40-50个主题测验的数据，我们开发了一个两阶段的方法。首先，我们使用测验级别的表现指标来识别具有挑战性的核心主题。其次，我们利用LLM来描述这些高优先级领域中潜在的误解。通过检查学生在主要为多项选择题（MCQ）的首次尝试中的表现，我们识别出始终具有挑战性且对课程目标至关重要的主题。然后，我们利用生成式AI的最新进展，结合测验问题内容、学生回答模式和讲座记录这三个不同的数据来源进行分析。这种方法揭示了关于学生误解的可操作的见解，这些见解仅从表现数据中并不明显。主题专家将LLM识别出的误解的质量评为优秀。我们还进行了教师访谈，以评估我们的主题识别方法的感知效用。教师发现，数据驱动的具有挑战性的主题识别是有价值的，并证实了他们自己的课堂观察。这种方法为在测验被使用的学习环境中描述学生的困难提供了一种可扩展的方法。我们的发现证明了在未来的课程迭代中进行有针对性的、可能是个性化的干预的潜力，并具有通过后续测验表现来衡量干预有效性的明确途径。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决在线学习环境中学生对关键概念的误解难以被有效识别和分析的问题。现有方法通常依赖于简单的成绩分析，无法深入了解学生错误的根本原因，阻碍了个性化教学的开展。

核心思路：该研究的核心思路是结合学生的测验表现和大型语言模型（LLM），从多个数据源（测验内容、学生答案模式和讲座记录）中挖掘学生对特定主题的误解。通过LLM的分析，可以更深入地理解学生错误的潜在原因，从而为有针对性的教学干预提供依据。

技术框架：该方法包含两个主要阶段：1) 主题识别：利用学生在测验中的表现（特别是首次尝试的正确率）来识别具有挑战性的核心主题。2) 误解分析：利用LLM分析三个数据源：测验问题内容、学生回答模式和讲座记录，以识别学生对这些主题的潜在误解。教师访谈用于评估主题识别方法的实用性。

关键创新：该研究的关键创新在于将LLM应用于教育领域，用于自动识别和描述学生的误解。与传统的基于规则或人工分析的方法相比，LLM能够更高效、更全面地分析大量数据，并发现隐藏在数据中的模式。

关键设计：研究中使用了预训练的LLM，并针对特定任务进行了微调。具体的数据处理和LLM提示工程的细节未知，但强调了结合多个数据源的重要性，例如测验问题、学生答案和讲座记录。主题专家参与了对LLM识别出的误解的质量评估。

📊 实验亮点

研究结果表明，该方法能够有效识别学生对生物医学科学关键概念的误解，且LLM识别出的误解的质量被主题专家评为优秀。教师访谈也证实了数据驱动的主题识别方法的实用性和价值。具体的性能提升数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于在线教育平台，帮助教师更有效地识别学生的学习难点和误解，从而进行针对性的教学干预，提高教学效果。此外，该方法还可用于开发个性化学习系统，根据学生的具体情况提供定制化的学习内容和辅导。

📄 摘要（原文）

This study presents a systematic approach to identifying and characterizing student misconceptions in online learning environments through a novel combination of quantitative performance analysis and large language model (LLM) assessment. We analyzed data from 9 course periods across 5 online biomedical science courses, encompassing 3,802 medical student enrollments. Using data from 40-50 topic-focused quizzes per course, we developed a two-stage methodology. First, we identified challenging central topics using quiz-level performance metrics. Second, we employed LLMs to characterize the underlying misconceptions in these high-priority areas. By examining student performance on first attempts across primarily multiple-choice questions (MCQs), we identified consistently challenging topics that were also central to course objectives. We then leveraged recent advances in generative AI to analyze three distinct data sources in combination: quiz question content, student response patterns, and lecture transcripts. This approach revealed actionable insights about student misconceptions that were not apparent from performance data alone. The quality of the LLM-identified misconceptions was rated as excellent by subject matter experts. We also conducted teacher interviews to assess the perceived utility of our topic identification method. Faculty found that data-driven identification of challenging topics was valuable and corroborated their own classroom observations. This methodology provides a scalable approach to characterizing student difficulties in learning environments where quizzes are used. Our findings demonstrate the potential for targeted and potentially personalized interventions in future course iterations, with clear pathways for measuring intervention effectiveness through follow-up quiz performance.