基于LLM的学习分析仪表盘解释评估
机器学习
2025-11-18 v1 人机交互
摘要
学习分析仪表盘是支持数字学习环境中自我调节学习并促进元认知技能发展（如反思）的强大工具。然是，其有效性可能受到数据解释性的影响。为辅助解释，我们采用大型语言模型生成仪表盘数据的语言解释，并在大学层面的教育者（N=12）的专家研究中对其进行评估，与独立仪表盘和由人类教师提供的解释进行比较。我们发现，LLM基于对技能状态在仪表盘中呈现的解释，以及对课程内如何继续学习的一般性建议，显著受到其他条件的青睐。这表明，在保持教师批准的教育标准的同时，使用LLM用于解释目的可提升学习者的学习体验。
引用
@article{arxiv.2511.11671,
title = {Evaluation of LLM-based Explanations for a Learning Analytics Dashboard},
author = {Alina Deriyeva and Benjamin Paassen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.11671},
year = {2025}
}