Towards Modeling Learner Performance with Large Language Models

📄 arXiv: 2403.14661v1 📥 PDF

作者: Seyed Parsa Neshaei, Richard Lee Davis, Adam Hazimeh, Bojan Lazarevski, Pierre Dillenbourg, Tanja Käser

分类: cs.CY, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-02-29

备注: 12 pages, 4 figures

💡 一句话要点

利用大语言模型提升学习者表现预测能力

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

关键词: 知识追踪 大语言模型 智能辅导系统 模式识别 教育技术

📋 核心要点

  1. 现有知识追踪方法在准确性和适应性方面存在不足，难以有效预测学习者的表现。
  2. 论文提出利用大语言模型的模式识别能力，通过零-shot提示和模型微调来改进知识追踪。
  3. 实验结果显示，微调后的LLM在多个指标上超越了基线模型，并与传统贝叶斯方法表现相当，具有良好的应用潜力。

📝 摘要（中文）

本文探讨了预训练的大语言模型（LLMs）在知识追踪领域的应用，旨在预测学习者的表现。通过对多个真实数据集的实证评估，比较了零-shot提示和模型微调两种LLM应用方法与现有非LLM知识追踪方法的效果。尽管LLM方法未达到最先进的性能，但微调后的LLM在多个指标上超越了简单基线模型，并与标准贝叶斯知识追踪方法表现相当。这些发现表明，LLM的模式识别能力可以有效建模复杂的学习轨迹，为教育领域的应用开辟了新的方向。最后，文章讨论了这些发现对未来研究的影响，建议进一步优化LLM的预测机制以提升知识追踪任务的表现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决知识追踪领域中对学习者表现预测的准确性不足问题。现有方法往往无法充分利用复杂的学习数据，导致预测效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型的强大模式识别和序列建模能力，通过零-shot提示和微调来提升知识追踪的效果。这种设计旨在借助LLM的预训练知识来捕捉学习者的学习轨迹。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型选择（LLM的零-shot和微调）、性能评估等主要模块。首先，收集和处理真实学习数据，然后应用LLM进行知识追踪，最后通过多种指标评估模型性能。

关键创新：最重要的技术创新在于将LLM应用于知识追踪任务，尤其是通过微调方法实现了对传统方法的超越。这一方法与现有基于规则或简单模型的知识追踪方法有本质区别。

关键设计：在模型微调过程中，采用了特定的损失函数来优化预测准确性，并调整了模型的超参数以适应不同数据集的特性。具体的网络结构和参数设置在实验中进行了详细的调优。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，微调后的LLM在多个指标上超越了简单基线模型，表现与标准贝叶斯知识追踪方法相当。这一发现为大语言模型在教育领域的应用提供了新的视角，展示了其在复杂学习轨迹建模中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能辅导系统（ITSs），可以根据学习者的表现动态调整教学内容和策略，从而提供个性化的学习体验。未来，随着对大语言模型预测机制的深入理解，可能会进一步提升知识追踪的性能，推动教育技术的发展。

📄 摘要（原文）

Recent work exploring the capabilities of pre-trained large language models (LLMs) has demonstrated their ability to act as general pattern machines by completing complex token sequences representing a wide array of tasks, including time-series prediction and robot control. This paper investigates whether the pattern recognition and sequence modeling capabilities of LLMs can be extended to the domain of knowledge tracing, a critical component in the development of intelligent tutoring systems (ITSs) that tailor educational experiences by predicting learner performance over time. In an empirical evaluation across multiple real-world datasets, we compare two approaches to using LLMs for this task, zero-shot prompting and model fine-tuning, with existing, non-LLM approaches to knowledge tracing. While LLM-based approaches do not achieve state-of-the-art performance, fine-tuned LLMs surpass the performance of naive baseline models and perform on par with standard Bayesian Knowledge Tracing approaches across multiple metrics. These findings suggest that the pattern recognition capabilities of LLMs can be used to model complex learning trajectories, opening a novel avenue for applying LLMs to educational contexts. The paper concludes with a discussion of the implications of these findings for future research, suggesting that further refinements and a deeper understanding of LLMs' predictive mechanisms could lead to enhanced performance in knowledge tracing tasks.