Embracing Imperfection: Simulating Students with Diverse Cognitive Levels Using LLM-based Agents
作者: Tao Wu, Jingyuan Chen, Wang Lin, Mengze Li, Yumeng Zhu, Ang Li, Kun Kuang, Fei Wu
分类: cs.LG, cs.CL, cs.CY
发布日期: 2025-05-26 (更新: 2025-08-09)
备注: ACL 2025
💡 一句话要点
提出基于LLM的框架以模拟不同认知水平学生的学习行为
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 学生模拟 认知水平 知识图谱 束搜索 教育技术 个性化学习
📋 核心要点
- 现有的LLM在模拟学生学习行为时，往往生成过于完美的回答，无法反映学生的真实学习过程和错误。
- 本文提出了一种无训练的学生模拟框架，通过知识图谱构建学生认知原型，并利用束搜索方法模拟学生的解决方案。
- 实验结果显示，该方法在模拟准确性上显著优于基线模型，达到了100%的提升，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）正在革新教育，LLM驱动的代理在模拟学生行为中发挥着关键作用。然而，当前的LLM通常被训练为“有用的助手”，目标是生成完美的回答，这使得它们在模拟不同认知能力的学生时面临挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种无训练框架，通过构建知识图谱来捕捉学生的认知原型，并基于此预测学生表现，最终通过迭代的束搜索方法模拟学生解决方案。实验结果表明，该方法在模拟准确性上相较于基线模型有100%的提升。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有LLM在模拟学生学习行为时无法反映学生多样化认知水平的问题。现有方法生成的回答往往过于理想化，缺乏学生学习中的自然缺陷，导致模拟结果不真实。
核心思路：论文提出通过构建知识图谱来捕捉学生的认知原型，并将其映射到新任务上，以预测学生的表现。这种方法旨在更真实地模拟学生的学习过程和错误。
技术框架：整体框架包括三个主要模块：首先，构建学生的认知原型；其次，基于认知原型预测学生在新任务上的表现；最后，利用束搜索方法迭代优化模拟的学生解决方案，以更好地复制真实错误。
关键创新：最重要的创新在于提出了一种无训练的框架，利用知识图谱构建认知原型，避免了传统LLM生成过于完美回答的问题，从而实现了更真实的学生行为模拟。
关键设计：在设计中，知识图谱用于捕捉学生的学习记录和概念理解，束搜索方法则用于优化模拟的解决方案，确保生成的答案更符合学生的实际认知水平。具体参数设置和损失函数的设计在论文中进行了详细讨论。
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的方法在模拟准确性上相较于基线模型有100%的提升，验证了其有效性。通过构建的 exttt{Student extunderscore100}数据集，包含100名学生的5000条学习记录，进一步支持了该方法的优越性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括教育技术、个性化学习系统和智能辅导工具。通过更真实地模拟学生的学习行为，教育工作者可以更好地理解学生的需求，从而提供更有效的支持和指导。未来，该方法可能会影响教育评估和学习分析的方式。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) are revolutionizing education, with LLM-based agents playing a key role in simulating student behavior. A major challenge in student simulation is modeling the diverse learning patterns of students at various cognitive levels. However, current LLMs, typically trained as ``helpful assistants'', target at generating perfect responses. As a result, they struggle to simulate students with diverse cognitive abilities, as they often produce overly advanced answers, missing the natural imperfections that characterize student learning and resulting in unrealistic simulations. To address this issue, we propose a training-free framework for student simulation. We begin by constructing a cognitive prototype for each student using a knowledge graph, which captures their understanding of concepts from past learning records. This prototype is then mapped to new tasks to predict student performance. Next, we simulate student solutions based on these predictions and iteratively refine them using a beam search method to better replicate realistic mistakes. To validate our approach, we construct the \texttt{Student_100} dataset, consisting of $100$ students working on Python programming and $5,000$ learning records. Experimental results show that our method consistently outperforms baseline models, achieving $100\%$ improvement in simulation accuracy.