使用大型多模態模型從多媒體問題資訊中提取知識元件以進行知識追蹤

Conceptos Básicos

我們提出了一種方法,利用指令調整的大型多模態模型自動從教育內容中提取知識元件。我們通過在五個領域的知識追蹤基準測試中全面評估,證明自動提取的知識元件可以有效取代人工標記的標籤,為在數據有限的情況下增強智能輔導系統,在教育環境中實現更可解釋的評估,並為自動評估奠定基礎。

Resumen

本文提出了一種利用指令調整的大型多模態模型(LMM)從教育多媒體內容中提取和利用知識元件(KCs)的新方法。

1. 內容處理:

• 從CMU DataShop獲取的OLI學習材料中提取文本、圖像和音頻。
• 使用whisper-large-v2模型將MP3音頻轉換為文本。
• 請求OpenAI API以保留原始HTML內容中的圖像位置和順序。

2. 知識元件提取:

• 使用OpenAI的GPT-4o模型從每個問題中提取知識元件。
• 每個知識元件包含一個名稱(1-3個單詞)和一個描述(1-2個句子)。

3. 知識元件聚類:

• 計算每個知識元件的句子嵌入,並基於相似性進行聚類。
• 通過最大化聚類的輪廓分數來確定最佳聚類數。
• 比較了Sentence-T5-XXL模型和OpenAI的text-embedding-3-large模型的性能。

4. 知識元件質量評估:

• 使用加性因素模型(AFM)測量根均方誤差(RMSE),並將其與人工生成的KC映射進行比較。
• 通過屏蔽學生ID和項目ID信息來進行消融實驗,以識別模型利用的偏差。
• 分析不同聚類數量下AFM的性能變化,以評估KC一致性。

5. 知識追蹤基準測試:

• 使用人工生成的KC、隨機生成的KC和我們的LMM生成的KC,在四種不同的知識追蹤模型上進行評估。
• 還測試了在完全看不見的項目上的零shot知識追蹤性能。

總的來說,我們的方法展示了自動生成的知識元件可以有效取代人工生成的標籤,為智能輔導系統的發展提供了一個有前景的方向。我們還發布了可重複使用的知識追蹤基準,推動了基於內容的知識追蹤方法的發展。

Estadísticas

使用大型多模態模型從多媒體問題資訊中提取知識元件,可以有效取代人工生成的標籤,為智能輔導系統的發展提供了一個有前景的方向。

Citas

"我們提出了一種方法,利用指令調整的大型多模態模型自動從教育內容中提取知識元件。"
"我們通過在五個領域的知識追蹤基準測試中全面評估,證明自動提取的知識元件可以有效取代人工標記的標籤,為在數據有限的情況下增強智能輔導系統,在教育環境中實現更可解釋的評估,並為自動評估奠定基礎。"

Ideas clave extraídas de

Using Large Multimodal Models to Extract Knowledge Components for Knowledge Tracing from Multimedia Question Information

by Hyeongdon Mo... a las arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.20167.pdf

Consultas más profundas

如何進一步提高自動提取知識元件的準確性和一致性?

為了進一步提高自動提取知識元件的準確性和一致性，可以考慮以下幾個策略：

增強數據集的多樣性：擴展訓練數據集，涵蓋更多的學科和問題類型，以提高模型的泛化能力。這可以通過收集來自不同教育平台的問題和知識元件來實現。

改進模型架構：探索更先進的模型架構，例如結合多模態學習的技術，利用文本、圖像和音頻數據的綜合信息來提取知識元件。這樣可以更全面地理解問題的上下文。

使用增強學習：引入增強學習技術，通過反饋機制不斷優化知識元件的提取過程。這可以幫助模型在實際應用中學習並改進其性能。

強化後處理步驟：在知識元件提取後，進行後處理以檢查和修正提取結果的準確性。例如，使用語義相似度計算來合併相似的知識元件，從而提高一致性。

專家評審機制：在自動提取的知識元件中引入專家評審，定期檢查和調整模型的輸出，以確保其準確性和一致性。

如何在知識追蹤模型中更好地利用詳細的知識元件信息?

在知識追蹤模型中更好地利用詳細的知識元件信息，可以採取以下幾種方法：

多重知識元件標記：允許每個問題對應多個知識元件，這樣可以更準確地捕捉學生在解題過程中所需的不同技能和知識。這種方法有助於提高模型對學生知識狀態的預測準確性。

層次化知識結構：建立知識元件的層次結構，將相關的知識元件組織在一起，形成一個知識網絡。這樣可以幫助模型理解知識之間的關係，並在學生學習過程中提供更具針對性的支持。

動態更新知識元件：根據學生的學習進度和表現，動態更新知識元件的標記和關聯。這樣可以確保知識追蹤模型始終反映學生的最新知識狀態。

結合上下文信息：在知識追蹤模型中引入上下文信息，例如學生的學習歷史和問題的難度，這樣可以更好地解釋學生的表現並提供個性化的學習建議。

利用自動化評估工具：開發自動化評估工具，定期評估知識元件的質量和有效性，並根據評估結果調整知識追蹤模型的參數和結構。

自動提取知識元件的方法在其他教育技術應用中有哪些潛在的應用?

自動提取知識元件的方法在其他教育技術應用中具有廣泛的潛在應用，包括：

自適應學習系統：在自適應學習平台中，自動提取的知識元件可以用來個性化學習路徑，根據學生的需求和知識狀態提供量身定制的學習內容。

智能評估工具：自動提取的知識元件可以用於設計智能評估工具，這些工具能夠根據學生的表現自動生成問題，並提供即時反饋。

教育數據分析：在教育數據分析中，自動提取的知識元件可以幫助分析學生的學習行為和知識掌握情況，從而為教育決策提供數據支持。

內容創建和管理：教育內容創建者可以利用自動提取的知識元件來生成新的教學材料，並確保這些材料與學習目標和標準相一致。

跨學科學習平台：在跨學科的學習平台中，自動提取的知識元件可以幫助整合不同學科的知識，促進學生的綜合學習和批判性思維能力的發展。