arXiv cs.CY· Yilin Jiang, Fei Tan, Xuanyu Yin, Jing Leng, Aimin Zhou·· 3 天前AI 评分29
HACHIMI-II：从角色扮演到学习者行为建模，实现高保真学生模拟
HACHIMI-II: From Role-Play to Learner Behavior Modeling for Faithful Student Simulation
AI 导读
HACHIMI-II 将学生模拟从大模型角色扮演改为对学习者下一步动作的第三人称预测，通过学习者历史构建学生模型并推断其状态，编译成约束下一步行为的行为 harness。
正文 · AI 翻译
摘要：模拟学生让研究人员能够在真实学习者可用之前测试辅导系统和教学策略，但前提是模拟能够复现特定学习者在何处成功、何处失败。常见做法是让大语言模型扮演学生，但角色并不能建模该学习者知道什么或接下来会做什么，于是模型自身的能力填补了这一空白。模拟学生的表现由模型水平决定，彼此之间差异甚微，且很少犯真实学习者会犯的错误。我们对学习者的行为进行建模，并将学生模拟重新表述为对学习者下一步动作的第三人称预测。HACHIMI-II 根据学习者的历史构建学生模型，推断学习者对当前题目或辅导轮次的状态，并将其编译为一个约束下一步动作的行为框架。在三个题目反应数据集上，模拟学生与真实学生能力之间的 Wasserstein-1 距离比最强基线小 2.4--8.4$\times$。在两个对话数据集上，HACHIMI-II 以相同的知识类型、位置和机制复现真实学生错误的频率比最强基线高 1.8--5.1$\times$，消融实验表明这些提升主要归因于显式的学习者状态。预测学习者使有能力的模型能够作为模拟学生使用。
| 评论： | 18 页，4 幅图 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL）；人工智能（cs.AI）；计算机与社会（cs.CY）；机器学习（cs.LG） |
| 引用为： | arXiv:2610.19654 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2610.19654v1 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.19654 arXiv 颁发的 DOI 经由 DataCite（待注册） |
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2026 年 10 月 14 日星期三 06:24:39 UTC（1,757 KB）
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