Моделирование образовательного процесса в классе с помощью агентов на основе LLM.

Simulating Classroom Education with LLM-Empowered Agents

June 27, 2024

Авторы: Zheyuan Zhang, Daniel Zhang-Li, Jifan Yu, Linlu Gong, Jinchang Zhou, Zhiyuan Liu, Lei Hou, Juanzi Li

cs.AI

Аннотация

Большие языковые модели (LLM) были задействованы в различных интеллектуальных образовательных задачах для помощи в обучении. В то время как первоначальные исследования сосредотачивались на независимых агентах, подкрепленных LLM, для конкретных образовательных задач, потенциал LLM в рамках мультиагентной коллаборативной среды для имитации класса с участием реальных пользователей остается неисследованным. В данной работе мы предлагаем SimClass, мультиагентную среду симуляции класса с участием пользователей. Мы определяем представительные роли класса и вводим новый механизм управления классом для автоматического обучения в классе, и проводим пользовательские эксперименты в двух курсах реального мира. Используя систему интерактивного анализа Фландерса и теоретические рамки Сообщества Исследования из образовательного анализа, мы демонстрируем, что LLM могут эффективно имитировать традиционные паттерны взаимодействия в классе, улучшая опыт пользователя. Мы также наблюдаем возникновение группового поведения среди агентов в SimClass, где агенты сотрудничают для создания живых взаимодействий в классах для улучшения процесса обучения пользователя. Мы надеемся, что эта работа станет отправной точкой для применения LLM-поддерживаемых мультиагентных систем в виртуальном обучении в классе.

English

Large language models (LLMs) have been employed in various intelligent educational tasks to assist teaching. While preliminary explorations have focused on independent LLM-empowered agents for specific educational tasks, the potential for LLMs within a multi-agent collaborative framework to simulate a classroom with real user participation remains unexplored. In this work, we propose SimClass, a multi-agent classroom simulation framework involving user participation. We recognize representative class roles and introduce a novel class control mechanism for automatic classroom teaching, and conduct user experiments in two real-world courses. Utilizing the Flanders Interactive Analysis System and Community of Inquiry theoretical frame works from educational analysis, we demonstrate that LLMs can simulate traditional classroom interaction patterns effectively while enhancing user's experience. We also observe emergent group behaviors among agents in SimClass, where agents collaborate to create enlivening interactions in classrooms to improve user learning process. We hope this work pioneers the application of LLM-empowered multi-agent systems in virtual classroom teaching.