PedagoSense：基于土壤学的 LLM 系统用于教学策略检测与学习对话中的情境化响应生成
计算与语言
2026-02-03 v1
摘要
本文旨在改善基于对话的学习中交互质量，通过检测和推荐教师学生对话中有效的教学策略。我们引入 PedagoSense，一个基于土壤学（pedology）的系统，融合了两阶段策略分类器与大语言模型生成。系统首先使用二分类器检测是否存在教学策略，然后进行细粒度分类以识别具体策略。与此同时，它会从对话上下文中推荐合适的策略，并利用 LLM 生成与该策略相符的响应。我们在人工标注的教师学生对话数据集上进行评估，并加入额外的非教学对话以增强二分类任务。结果表明，PedagoSense 在教学策略检测方面表现优异，数据增强能稳定提升性能，而分析亦指出细粒度类别仍具挑战性。总体而言，PedagoSense 将教育理论与基于 LLM 的响应生成相结合，为更自适应的教育技术提供支持。
引用
@article{arxiv.2602.01169,
title = {PedagoSense: A Pedology Grounded LLM System for Pedagogical Strategy Detection and Contextual Response Generation in Learning Dialogues},
author = {Shahem Sultan and Shahem Fadi and Yousef Melhim and Ibrahim Alsarraj and Besher Hassan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.01169},
year = {2026}
}
备注
8 pages, 5 figures