Creating Artificial Students that Never Existed: Leveraging Large Language Models and CTGANs for Synthetic Data Generation

📄 arXiv: 2501.01793v1 📥 PDF

作者: Mohammad Khalil, Farhad Vadiee, Ronas Shakya, Qinyi Liu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-01-03

💡 一句话要点

利用LLM和CTGAN生成合成学生数据，解决学习分析中的数据隐私问题

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

关键词: 合成数据生成 生成对抗网络 大型语言模型 学习分析 数据隐私

📋 核心要点

  1. 学习分析依赖高质量学生数据，但隐私保护和数据法规限制了数据的获取和使用。
  2. 利用CTGAN和大型语言模型（LLMs）生成合成学生数据，以解决数据隐私问题并支持学习分析模型。
  3. 实验结果表明，该方法能够生成高质量的合成数据集，其统计和预测性能接近真实学生数据。

📝 摘要（中文）

本研究探索了人工智能和深度学习技术，特别是生成对抗网络(GANs)和大型语言模型(LLMs)在生成合成表格数据方面的潜力。获取高质量的学生数据对于推进学习分析至关重要，但隐私问题和全球范围内更严格的数据保护法规限制了其可用性和使用。合成数据提供了一个有希望的替代方案。我们研究了是否可以利用合成数据来创建人工学生，为学习分析模型提供服务。我们使用流行的GAN模型CTGAN和三个LLMs- GPT2, DistilGPT2和DialoGPT，生成合成的表格学生数据。我们的结果表明，这些方法在生成类似于真实学生数据的高质量合成数据集方面具有强大的潜力。为了验证我们的发现，我们应用了一套全面的效用评估指标来评估合成数据的统计和预测性能，并比较了所使用的不同生成器模型，特别是LLMs的性能。我们的研究旨在为学习分析社区提供关于使用合成数据的有价值的见解，为使用新的创新方法扩展学习分析数据生成领域的方法论工具箱奠定基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决学习分析领域中因数据隐私限制导致的学生数据获取困难问题。现有方法难以在保护学生隐私的同时，提供足够高质量的数据用于学习分析模型的训练和评估。

核心思路：论文的核心思路是利用生成对抗网络（GANs）和大型语言模型（LLMs）生成合成的学生数据，这些数据在统计特征上与真实数据相似，但不会泄露任何真实学生的个人信息。通过使用合成数据训练和评估学习分析模型，可以在保护隐私的同时，推进学习分析研究。

技术框架：整体框架包括两个主要阶段：1) 使用CTGAN和LLMs生成合成学生数据；2) 使用一系列效用评估指标评估合成数据的质量，包括统计相似性和预测性能。CTGAN用于生成表格数据，而GPT2、DistilGPT2和DialoGPT等LLMs则用于生成文本数据（如果存在）。

关键创新：论文的关键创新在于探索了LLMs在生成合成表格数据方面的潜力，并将其与传统的GAN模型CTGAN进行了比较。此外，论文还提出了一套全面的效用评估指标，用于评估合成数据的质量，包括统计相似性和预测性能。

关键设计：CTGAN使用Transformer作为生成器和判别器的骨干网络，并采用条件生成的方式，以确保生成的数据与真实数据的分布相似。LLMs使用预训练模型，并通过微调来生成更符合学生数据特征的合成数据。效用评估指标包括统计距离（如Kolmogorov-Smirnov检验）和预测模型性能（如分类准确率和回归R方）。

📊 实验亮点

实验结果表明，CTGAN和LLMs均能生成高质量的合成学生数据。通过效用评估指标的对比，发现LLMs在某些方面（例如文本数据的生成）表现优于CTGAN。该研究为学习分析社区提供了关于合成数据生成方法的宝贵见解，并为未来的研究方向提供了指导。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于教育数据挖掘、个性化学习推荐、学生行为分析等领域。通过使用合成数据，研究人员可以在保护学生隐私的前提下，进行大规模的学习分析研究，开发更有效的教育干预措施，并提升学生的学习体验。此外，该方法还可应用于其他需要保护隐私的表格数据生成场景。

📄 摘要（原文）

In this study, we explore the growing potential of AI and deep learning technologies, particularly Generative Adversarial Networks (GANs) and Large Language Models (LLMs), for generating synthetic tabular data. Access to quality students data is critical for advancing learning analytics, but privacy concerns and stricter data protection regulations worldwide limit their availability and usage. Synthetic data offers a promising alternative. We investigate whether synthetic data can be leveraged to create artificial students for serving learning analytics models. Using the popular GAN model CTGAN and three LLMs- GPT2, DistilGPT2, and DialoGPT, we generate synthetic tabular student data. Our results demonstrate the strong potential of these methods to produce high-quality synthetic datasets that resemble real students data. To validate our findings, we apply a comprehensive set of utility evaluation metrics to assess the statistical and predictive performance of the synthetic data and compare the different generator models used, specially the performance of LLMs. Our study aims to provide the learning analytics community with valuable insights into the use of synthetic data, laying the groundwork for expanding the field methodological toolbox with new innovative approaches for learning analytics data generation.