arXiv · NLP· Zeyu Dong, Mikael Kwame Kuada, Asa Holley Buchakjian-Tweedy, Ibrahem Aljabea·· 4 小时前AI 评分23
LLM 导师交互数据对大学生学业成绩的增量预测价值
Incremental Predictive Value of LLM Tutoring Interactions for Student Performance
AI 导读
研究发现，使用 LLM 导师 StudyChat 的 16,851 条交互记录预测作业成绩时，梯度提升模型仅比常数基线有微弱改善。 模型平均绝对误差为 3.023，而中位数基线为 3.138，配对差值为 -0.114。由于 91.4% 的学生分数在 90 以上，低分区间主导了误差分布，未证明 LLM 导师能显著提升学习效果。
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