arXiv · cs.AI · Bahar Radmehr, Lan Tran, Ekaterina Shved, Fatma Bet{\"u}l G{\"u}re\c{s}, Adish Singla, Tanja K{\"a}ser · 10 小时前模型评分39
ClickSight:用学习策略解读学生点击流的大语言模型框架
ClickSight: An LLM Framework for Interpreting Student Clickstreams Through Learning Strategies
导读
ClickSight 是一个通过文献中定义的学习策略来解读学生点击流的框架,采用分阶段的 大语言模型(LLM,Large Language Model) 流水线识别策略相关证据、评估策略遵循情况并生成有证据支撑的行为解读。研究在 2 个学习环境、365 名学生和 12 个模型骨干上评估,结果显示推理模型比指令微调模型表现更稳定,提供从点击流提取的外部引导还能提升需要精确量化信息策略的解读质量。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 存在未解决的相邻类别:ai-tooling,需要人工复核。
- 只有单一媒体来源,需要人工复核。
来源级别:媒体与个人
应用领域:企业学习与教育
事件类型:研究发布
证据摘录
- “We introduce ClickSight, a framework for interpreting student clickstreams through learning strategies defined in the literature.”
来源:arXiv · cs.AI · arxiv.org