Knowledge Graphs as Context Sources for LLM-Based Explanations of Learning Recommendations

📄 arXiv: 2403.03008v1 📥 PDF

作者: Hasan Abu-Rasheed, Christian Weber, Madjid Fathi

分类: cs.AI

发布日期: 2024-03-05

DOI: 10.1109/EDUCON60312.2024.10578654

💡 一句话要点

利用知识图谱提升基于LLM的学习推荐解释精确性

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

关键词: 知识图谱 大型语言模型 学习推荐 个性化教育 模型幻觉 文本生成 领域专家

📋 核心要点

  1. 现有的基于LLM的学习推荐解释在精确性上存在不足，容易产生错误信息，影响学习效果。
  2. 本文提出通过知识图谱提供事实上下文，结合领域专家的输入，设计文本模板以生成更准确的学习推荐解释。
  3. 实验结果显示，使用该方法生成的解释在召回率和精确度上显著高于仅使用GPT模型生成的解释，降低了不准确信息的风险。

📝 摘要（中文）

在个性化教育的背景下，为学习推荐提供易于理解的解释对增强学习者的理解和参与度至关重要。尽管大型语言模型（LLMs）在生成类似人类的解释方面展现出潜力，但在教育这一敏感领域，其精确性仍有待提高。本文提出了一种利用知识图谱作为LLM提示的事实上下文来源的方法，以降低模型幻觉的风险，确保信息的准确性，同时保持学习上下文的应用意图。通过与领域专家的合作，设计了文本模板，由LLM填充和完成。实验结果表明，与仅由GPT模型生成的解释相比，生成的解释在召回率和精确度上都有显著提升，且减少了生成不准确信息的风险。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决基于LLM的学习推荐解释中存在的精确性不足和错误信息生成的问题。现有方法在教育领域的应用面临较高的风险，尤其是在学习者理解和参与度方面。

核心思路：通过利用知识图谱作为事实上下文来源，结合领域专家的输入，设计文本模板以生成更为准确和相关的学习推荐解释。这种设计旨在减少模型幻觉的风险，确保生成的信息与学习者的需求相符。

技术框架：整体架构包括知识图谱的构建、领域专家的参与、文本模板的设计以及LLM的生成过程。首先，知识图谱提供相关的事实信息，接着领域专家参与提示工程，最后由LLM生成最终的学习推荐解释。

关键创新：本研究的创新点在于将知识图谱与LLM结合，利用领域专家的知识来增强生成解释的准确性和相关性。这一方法与传统的LLM生成方法相比，显著降低了生成不准确信息的风险。

关键设计：在提示工程阶段，领域专家的输入被整合进文本模板设计中，以确保生成的解释包含与学习者相关的信息。此外，使用Rouge-N和Rouge-L等指标进行定量评估，确保生成内容的质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用知识图谱和领域专家输入的生成解释在召回率和精确度上显著高于仅使用GPT模型生成的解释，具体提升幅度未知，且生成不准确信息的风险大幅降低。这表明该方法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个性化教育平台、在线学习系统和智能辅导工具。通过提供更准确的学习推荐解释，可以显著提升学习者的学习体验和参与度，促进个性化学习的有效性。未来，该方法有望在教育技术领域广泛应用，推动智能教育的发展。

📄 摘要（原文）

In the era of personalized education, the provision of comprehensible explanations for learning recommendations is of a great value to enhance the learner's understanding and engagement with the recommended learning content. Large language models (LLMs) and generative AI in general have recently opened new doors for generating human-like explanations, for and along learning recommendations. However, their precision is still far away from acceptable in a sensitive field like education. To harness the abilities of LLMs, while still ensuring a high level of precision towards the intent of the learners, this paper proposes an approach to utilize knowledge graphs (KG) as a source of factual context, for LLM prompts, reducing the risk of model hallucinations, and safeguarding against wrong or imprecise information, while maintaining an application-intended learning context. We utilize the semantic relations in the knowledge graph to offer curated knowledge about learning recommendations. With domain-experts in the loop, we design the explanation as a textual template, which is filled and completed by the LLM. Domain experts were integrated in the prompt engineering phase as part of a study, to ensure that explanations include information that is relevant to the learner. We evaluate our approach quantitatively using Rouge-N and Rouge-L measures, as well as qualitatively with experts and learners. Our results show an enhanced recall and precision of the generated explanations compared to those generated solely by the GPT model, with a greatly reduced risk of generating imprecise information in the final learning explanation.