基于工作记忆和大语言模型的模拟学生代理生成与评估研究思维导图

U816145656

2025-02-27

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基于工作记忆和大语言模型的模拟学生代理生成与评估研究

大语言模型

评估研究

工作记忆

绪论，文献综述，数据集构建内容讲解

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思维导图大纲

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第一章绪论

1.1 研究背景

1.1.1 人工智能与智能教育

学生认知建模的重要性

现有研究的不足

传统的智能学生代理（SimStudent, Apprentice Learner）难以动态模拟学习过程。

学生认知建模的重要性：静态知识表征 vs. 动态工作记忆缺失

核心问题：如何通过数据集构建、代理生成、评估闭环解决上述矛盾

1.2 研究目标

1.2.1 构建 WM-Dialogue 数据集，基于真实的答题数据，以师生对话的形式捕捉学生工作记忆活动及其认知过程的动态变化

1.2.2 基于 LLMs 训练智能学生代理，使其能够模拟不同能力水平学生的实时认知调整。

1.2.3 设计并验证多维度评估框架，全面衡量智能学生代理的表现

1.3研究意义

1.3.1 理论价值：补充工作记忆在智能学生代理中的研究，深化对学生学习过程的理解

1.3.2 技术价值：优化 LLMs 在教育建模中的应用，使其能够更准确地模拟人类学生的认知行为。

1.3.3 实践价值：改进智能辅导系统，提高教育 AI 在教学和评估中的适用性。

1.4论文结构

第二章文献综述

2.1 工作记忆与学生认知行为建模

工作记忆的理论支撑

工作记忆在教育中的应用

工作记忆在问题解决中的动态作用（信息存储、策略调整、反馈响应）

现有局限：现有教育数据集中工作记忆表征的缺失（数据集特点，原因）

2.2 模拟学生代理的技术演进

传统学生建模方法

符号，SimStudent , AL

现有 LLMs 在学生认知建模中的应用

工作记忆与LLM融合的潜力

2.3 评估框架的跨学科需求

传统教育评估

AI模型评估：生成质量 VS 认知的真实性

局限性：融合认知科学与AI的多维度评估

第三章工作记忆数据集构建

3.1 数据来源与设计原则

数据源

设计原则

3.2 数据处理与增强

四部流程

匿名化

元数据补充

认知场景重构（对话）

多轮对话生成（结构化）

3.3 数据集特性与开源

规模

特点

开源协议

第四章 LLMs 驱动的学生代理生成框架

4.1 模型架构设计

4.2 模型选择

4.3 微调策略

监督微调微调参数

幻觉抑制机制

第五章认知行为多维评估框架与实验验证

5.1 评估目标与设计

5.2 评估框架设计

5.2.1 评估维度

认知完整性

策略合理性

知识掌握度

一致性

幻觉

5.3 评估工具与流程

单轮访谈 vs 多轮访谈

评分体系

李克特量表

AI+人工

评估流程

明确学生代理的认知水平与角色设定

设计评估问题和对话场景（基于但不完全与训练数据相同）

实施单轮和多轮访谈，记录代理回答

GPT-4初步评估，生成初步评分

人工专家进行双盲复核，如有分歧则进行再次评分，确保评分的有效性与一致性

5.4 实验设计与评估方法

5.4.1 实验设计

实验变量

数据集规模

学生代理认知水平

对比试验设置

训练代理模型 (微调后学生代理) vs. 未训练 LLM 模型 vs. 真实学生

不同认知水平的学生代理之间的性能比较

5.4.2评估指标与评分细则

各种评分标准

5.4.3 评估实验实施

单轮

多轮

幻觉评估

5.4.4 实验结果分析与讨论

实验结果分析

不同模型在各评估维度上的表现比较

不同认知水平学生代理的性能差异分析

幻觉分析

第六章结论与展望

6.1 研究总结

创新点

三大贡献--对应研究目标

研究局限

实践价值

6.2 未来研究方向

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