Feedback Indicators: The Alignment between Llama and a Teacher in Language Learning

📄 arXiv: 2508.11364v1 📥 PDF

作者: Sylvio Rüdian, Yassin Elsir, Marvin Kretschmer, Sabine Cayrou, Niels Pinkwart

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-15

备注: 11 pages, one table

💡 一句话要点

提出基于Llama的反馈指标提取方法以优化语言学习反馈

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

关键词: 自动化反馈 语言学习 Llama 指标提取 教育技术 形成性反馈 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的反馈生成方法往往缺乏针对性，难以有效提升学生的学习效果。
  2. 本文提出了一种基于Llama 3.1的指标提取方法，旨在从学生作业中系统性地提取反馈指标。
  3. 研究结果表明，LLM生成的指标与人类评分之间存在显著相关性，验证了该方法的有效性。

📝 摘要（中文）

自动化反馈生成有助于提升学生的学习进度，通过提供及时且针对性的反馈，帮助教师优化时间，专注于更具战略性和个性化的教学方面。为生成高质量的信息丰富的形成性反馈，首先需要提取相关指标，这些指标是反馈构建的基础。本文研究了从语言学习课程学生提交的作业中提取这些指标的初始阶段，使用了大型语言模型Llama 3.1，并探讨了LLM生成的指标与人类评分在不同反馈标准上的一致性。研究结果显示，即使在意想不到的指标和标准组合中，二者之间也存在统计显著的强相关性。该方法为未来利用LLM自动生成可解释和透明的形成性反馈奠定了良好的基础。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何从学生的语言学习作业中有效提取反馈指标的问题。现有方法往往依赖教师的主观判断，缺乏系统性和一致性。

核心思路：通过使用大型语言模型Llama 3.1，自动化地提取与反馈标准相关的指标，以提高反馈的质量和一致性。这样的设计可以减少教师的工作负担，并提高反馈的及时性。

技术框架：整体流程包括数据收集、指标提取和指标与人类评分的对比分析。主要模块包括学生作业的预处理、Llama 3.1的指标生成和统计分析。

关键创新：本研究的创新点在于首次将大型语言模型应用于反馈指标的自动提取，显著提高了指标生成的效率和准确性，与传统方法相比，减少了人为偏差。

关键设计：在技术细节上，采用了特定的参数设置以优化Llama 3.1的性能，损失函数设计上注重指标的相关性评估，确保生成的指标能够有效反映学生的学习情况。

📊 实验亮点

实验结果显示，LLM生成的反馈指标与人类评分之间存在强相关性，统计分析表明相关性达到显著水平。这一发现验证了所提方法的有效性，为未来的自动化反馈生成提供了坚实的基础。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育技术、在线学习平台和智能辅导系统。通过自动化生成反馈，教师可以更高效地管理教学过程，学生也能获得更及时的学习指导，未来可能在个性化学习和教育评估中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Automated feedback generation has the potential to enhance students' learning progress by providing timely and targeted feedback. Moreover, it can assist teachers in optimizing their time, allowing them to focus on more strategic and personalized aspects of teaching. To generate high-quality, information-rich formative feedback, it is essential first to extract relevant indicators, as these serve as the foundation upon which the feedback is constructed. Teachers often employ feedback criteria grids composed of various indicators that they evaluate systematically. This study examines the initial phase of extracting such indicators from students' submissions of a language learning course using the large language model Llama 3.1. Accordingly, the alignment between indicators generated by the LLM and human ratings across various feedback criteria is investigated. The findings demonstrate statistically significant strong correlations, even in cases involving unanticipated combinations of indicators and criteria. The methodology employed in this paper offers a promising foundation for extracting indicators from students' submissions using LLMs. Such indicators can potentially be utilized to auto-generate explainable and transparent formative feedback in future research.