将大型语言模型与辅导系统智能相结合：看护者作业支持的案例研究

看护者（即父母和儿童看护社区的成员）是学习分析中未被充分重视的利益相关者。尽管看护者的参与可以提高学生的学业成绩，但许多障碍阻碍了这种参与，最显著的是在现代学校课程方面存在的知识差距。学习分析中一个新兴的关注主题是混合辅导，其中包括教学和动机支持。看护者在作业中扮演类似的角色，然而学习分析如何支持他们尚不清楚。我们过去与看护者的合作表明，对话支持是一种很有前景的方法，可为看护者提供有效支持学生学习所需的指导。我们开发了一个系统，通过大型语言模型（LLM）生成的对话建议向看护者提供教学支持。针对 LLM 已知的教学局限性，我们在使用开源 Llama 3 LLM 进行提示工程实验的同时，利用了来自辅导系统的教学智能。该 LLM 为通过聊天支持其孩子数学练习的看护者生成了消息建议。少样本提示以及将来自辅导系统的实时解题上下文与辅导实践示例相结合，产生了理想的消息建议。这些建议由十名初中生看护者进行了评估，他们重视促进内容级支持和学生通过自我解释进行元认知的建议。我们贡献了关于如何将辅导系统与 LLM 最佳结合以通过对话辅助支持混合辅导环境的见解，从而促进看护者有效参与辅导系统。