ToST: A Tree-of-Thought Socratic Teaching Framework for Multi-Path Guidance and Parallel Thinking

📄 arXiv: 2608.25775v1 📥 PDF

作者: Feng Ling, Heng Yu

分类: cs.AI

发布日期: 2026-08-26

💡 一句话要点

提出ToST框架以解决单路径教学限制问题

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

关键词: 苏格拉底式教学 多路径指导 平行思考 教育技术 智能辅导系统

📋 核心要点

  1. 现有的苏格拉底式教学方法通常限制在单一线性推理路径，缺乏灵活性和错误恢复能力。
  2. ToST框架通过多路径指导和并行思考的提问策略，鼓励学生从多角度解决问题，提升学习效果。
  3. 实验结果显示，ToST在自动和人工评估指标上显著提高了指导成功率，增强了学生的探索能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）展现出强大的问题解决能力，使其成为苏格拉底式教学的有力工具。然而，现有方法通常采用单一问题单一解决方案的模式，限制了教学的灵活性，削弱了错误恢复能力，并限制了学生进行平行思考的能力。为此，本文提出了ToST框架，支持多路径指导，鼓励学生从不同角度解决问题，并通过多路径自适应指导机制提供更强大的非线性指导。同时，本文建立了MPSG-Bench基准，包含31K个多路径教学对话数据集和基于SOLO理论的五维评估框架，以评估平行思考指导的有效性。实验结果表明，ToST显著提高了指导成功率，使学生在多条解决路径中更有效地探索。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有苏格拉底式教学方法的局限性，特别是其在指导过程中只能提供单一线性解决方案的问题。这种设计限制了学生的思维灵活性和错误恢复能力。

核心思路：ToST框架的核心思路是通过多路径指导来支持一问题多解决方案的教学模式，采用并行思考的提问策略，鼓励学生从多种视角分析问题。

技术框架：ToST框架包括两个主要模块：并行播种（Parallel Sowing）和多路径自适应指导（Multi-Path Adaptive Guidance）。前者通过多样化的问题引导学生进行平行思考，后者则提供非线性的指导，帮助学生在不同解决路径中进行探索。

关键创新：ToST的主要创新在于其支持多路径教学的能力，打破了传统单路径教学的限制，允许学生在学习过程中进行多角度的思考和探索。

关键设计：在设计上，ToST采用了基于SOLO理论的五维评估框架，确保对平行思考指导的系统性评估。此外，数据集包含31K个多路径教学对话，以支持模型训练和评估。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ToST框架在指导成功率上显著提升，具体表现为在自动评估中成功率提高了XX%，在人工评估中提高了YY%。这些结果表明，ToST能够有效支持学生在多条解决路径中进行探索和学习。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育技术、智能辅导系统和个性化学习平台。ToST框架能够为学生提供更灵活的学习体验，促进其批判性思维和问题解决能力的提升，未来可能在在线教育和自主学习中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) exhibit strong problem-solving abilities, positioning them as promising agents for Socratic teaching to guide students through step-by-step heuristic questioning. However, existing approaches typically adopt a one-problem-one-solution paradigm, restricting the teaching guidance to a single linear reasoning path. This design limits instructional flexibility, weakens error recovery, and restricts students' ability to engage in parallel thinking to explore multiple valid solutions. To overcome these, we propose ToST, a Tree-of-Thought Socratic Teaching framework that explicitly supports multi-path guidance under a one-problem-multiple-solutions paradigm. ToST employs Parallel Sowing, a parallel-thinking-oriented questioning strategy to encourage students to approach problems from diverse perspectives, and a Multi-Path Adaptive Guidance mechanism to provide more robust and non-linear instructions across alternative solution trajectories. Concurrently, to fill the void in systematically evaluating such non-linear instructional capabilities, we advance the task of multi-path Socratic guidance by establishing MPSG-Bench, a comprehensive benchmark that includes a dataset of 31K multi-path teaching dialogues and a five-dimensional evaluation framework grounded in the SOLO (Structure of Observed Learning Outcomes) theory to assess parallel-thinking guidance. Experimental results demonstrate that ToST significantly enhances guidance success rates while empowering students to navigate and explore multiple solution paths more effectively under both automatic and human metrics.