Predicting Learning Performance with Large Language Models: A Study in Adult Literacy

📄 arXiv: 2403.14668v1 📥 PDF

作者: Liang Zhang, Jionghao Lin, Conrad Borchers, John Sabatini, John Hollander, Meng Cao, Xiangen Hu

分类: cs.CY, cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-03-04

备注: 26TH International Conference on Human-Computer Interaction

💡 一句话要点

利用大型语言模型预测成人读写能力提升效果

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

关键词: 成人教育 智能辅导系统 大型语言模型 机器学习 学习表现预测 个性化学习 超参数调优

📋 核心要点

  1. 现有的成人读写培训方法在学习表现预测方面存在局限，传统机器学习模型的准确性和个性化不足。
  2. 本研究提出利用大型语言模型（如GPT-4）结合传统机器学习方法，以提高成人读写教育的学习表现预测能力。
  3. 实验结果显示，GPT-4在选择和调优XGBoost模型后，性能优于传统方法，展示了LLM在教育领域的潜力。

📝 摘要（中文）

智能辅导系统（ITS）显著提升了成人读写培训的效果，这对社会参与、就业机会和终身学习至关重要。本研究探讨了包括GPT-4在内的先进人工智能模型在成人读写项目中预测学习表现的应用。通过使用AutoTutor的阅读理解数据集，我们评估了GPT-4与传统机器学习方法在预测学习表现方面的能力。结果表明，尽管XGBoost在预测准确性上优于GPT-4，但GPT-4选择的XGBoost经过调优后在性能上超过了本地机器执行的结果。本研究为将大型语言模型与传统机器学习模型结合以提高预测准确性和个性化成人读写教育奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决成人读写培训中学习表现预测的准确性不足问题。现有的传统机器学习方法在个性化和适应性方面存在一定的局限性，难以充分利用数据中的潜在信息。

核心思路：本研究的核心思路是利用大型语言模型（LLM）如GPT-4的推理能力，结合传统机器学习方法，提升学习表现的预测准确性。通过这种方式，能够更好地捕捉学习者的个性化需求和学习进程。

技术框架：研究采用了五折交叉验证技术，使用AutoTutor的阅读理解数据集进行实验。主要模块包括数据预处理、模型训练（GPT-4与多种传统机器学习模型）、性能评估和超参数调优。

关键创新：本研究的关键创新在于将大型语言模型与传统机器学习模型相结合，探索其在教育领域的应用潜力。这种方法在预测准确性和个性化方面相较于传统方法具有显著优势。

关键设计：在模型设计中，采用了XGBoost作为基线模型，并通过GPT-4进行超参数调优。研究还比较了GPT-4与网格搜索在超参数调优过程中的性能，发现尽管自动化方法的稳定性较差，但在某些情况下仍能达到相似的效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，尽管XGBoost在本地机器上训练时的预测准确性高于GPT-4，但经过GPT-4选择和调优的XGBoost模型在性能上表现优越。此外，GPT-4与网格搜索的超参数调优结果相当，展示了其在教育领域的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括成人教育、智能辅导系统和个性化学习平台。通过将大型语言模型与传统机器学习相结合，可以为学习者提供更精准的学习路径和反馈，从而提升学习效果。这一研究为未来在教育领域中应用LLM奠定了基础，可能会推动教育技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Intelligent Tutoring Systems (ITSs) have significantly enhanced adult literacy training, a key factor for societal participation, employment opportunities, and lifelong learning. Our study investigates the application of advanced AI models, including Large Language Models (LLMs) like GPT-4, for predicting learning performance in adult literacy programs in ITSs. This research is motivated by the potential of LLMs to predict learning performance based on its inherent reasoning and computational capabilities. By using reading comprehension datasets from the ITS, AutoTutor, we evaluate the predictive capabilities of GPT-4 versus traditional machine learning methods in predicting learning performance through five-fold cross-validation techniques. Our findings show that the GPT-4 presents the competitive predictive abilities with traditional machine learning methods such as Bayesian Knowledge Tracing, Performance Factor Analysis, Sparse Factor Analysis Lite (SPARFA-Lite), tensor factorization and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost). While XGBoost (trained on local machine) outperforms GPT-4 in predictive accuracy, GPT-4-selected XGBoost and its subsequent tuning on the GPT-4 platform demonstrates superior performance compared to local machine execution. Moreover, our investigation into hyper-parameter tuning by GPT-4 versus grid-search suggests comparable performance, albeit with less stability in the automated approach, using XGBoost as the case study. Our study contributes to the field by highlighting the potential of integrating LLMs with traditional machine learning models to enhance predictive accuracy and personalize adult literacy education, setting a foundation for future research in applying LLMs within ITSs.