用于研究教学脚手架中时序动力学的表示学习

自适应脚手架可以增强学习，但该领域缺乏可靠的方法来衡量其在真实教学对话中的应用。这一差距随着远程人类辅导和大语言模型系统的兴起而变得更加紧迫。我们引入一种基于嵌入的方法，通过对话轮次、问题声明和正确解答的语义对齐来分析脚手架动力学。具体而言，我们通过计算讲师与学生贡献以及任务相关内容之间的余弦相似度来实现对齐。我们将该框架应用于来自Eedi Question Anchored Tutoring Dialogues数据集的1,576个真实世界数学教学对话。分析结果显示，任务对齐和如何将参与者的贡献 grounding在问题和解答内容中的时序模式存在系统性差异。进一步的混合效应模型表明，角色特定的语义对齐比消息顺序和长度等基线特征更能预测教学进程。讲师贡献在互动早期表现出更强的内容 grounding。相比之下，学生解答的对齐稍微正相关于进程。这些发现支持脚手架作为一种持续的、以角色为导向的、以任务语义为基础的过程。通过捕捉角色特定的对齐时序，本方法为分析教学对话和评估对话式教学系统提供了原则性的方法。