arXiv cs.CL· \"Ozge Alacam, Z\"ubeyde Demet Kirbulut G\"une\c{s}, Funda Ekici, Nurcan Turan-Oluk, Dilay Din\c{c}demir, Hakk{\i} Kaday{\i}f\c{c}{\i}, Sevin\c{c} Nihal Ye\c{s}ilo\u{g}lu, Burcu I\c{s}{\i}k, Halil T\"umay, Sinem Gencer·· 2 天前AI 评分30
用 LLM 与知识图谱引导推理建模学生的意义建构
Modeling Student Sensemaking with LLMs and Knowledge-Graph-Guided Inference
AI 导读
在 23 段专家标注的协作学习对话上，两个中型 LLM 无需任务特定训练即可开展意义建构的多维分析，启用推理的提示词能纠正无推理时高估成功案例的偏差。知识状态诊断进一步提供依据，提升了失败意义建构的检出率以及与专家标注的一致度。没有任何单一配置在所有意义建构维度上表现最佳，凸显该任务的多维属性。
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