EduMod-LLM：面向灵活且可解释教育助理的模块化设计方法
计算与语言
2025-12-01 v1 人工智能
摘要
随着基于大语言模型(LLM)的问答(QA)系统在教育领域的应用日益增长，评估其各个管道组件的性能已至关重要。本文引入{\model}，一个模块化函数调用LLM管道，并沿三个关键维度进行全面评估：函数调用策略、检索方法以及生成式语言模型。我们的框架通过隔离评估各组件，实现细粒度分析。我们对LLM的函数调用性能进行基准测试，比较新颖的结构感知检索方法与基于向量和LLM评分的基线方法，并评估各种LLM在响应生成方面的表现。这种模块化方法揭示了具体的失效模式和性能模式，支持开发可解释且高效的教育QA系统。我们的发现表明，模块化函数调用在提升系统透明度和教育学一致性方面具有价值。网站与补充材料：https://chancharikmitra.github.io/EduMod-LLM-website/
引用
@article{arxiv.2511.21742,
title = {EduMod-LLM: A Modular Approach for Designing Flexible and Transparent Educational Assistants},
author = {Meenakshi Mittal and Rishi Khare and Mihran Miroyan and Chancharik Mitra and Narges Norouzi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.21742},
year = {2025}
}
备注
Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence