arXiv cs.CL· Shuyan Huang, Alexander Scarlatos, Jaewook Lee, Andrew Lan·2026-10-30 12:00· 5 小时前AI 评分45

基于 LLM 的可解释难度感知对话知识追踪框架

Interpretable Difficulty-Aware Knowledge Tracing in Tutor-Student Dialogues

AI 导读

该研究提出一种基于 LLM 的可解释难度感知对话知识追踪框架，显式建模学生能力与任务难度。框架整合项目反应理论（Item Response Theory）将 LLM 输出映射为认知参数，在两个导师-学生对话数据集上评估显示，其性能优于现有知识追踪基线，且生成符合认知理论的可解释预测。

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