利用大型多模态模型从多媒体问题信息中提取知识追踪所需的知识组件

知识追踪模型已使一系列智能辅导系统能够为学生提供反馈。然而，现有的学习科学中的知识追踪方法主要依赖统计数据和教师定义的知识组件，难以将AI生成的教育内容与传统方法相结合。我们提出了一种利用 instruction-tuned 大型多模态模型自动从教育内容中提取知识组件的方法。通过在五个领域中对该方法进行全面评估，我们验证了其有效性。结果表明，自动提取的知识组件能够有效地取代人工标记的标签，为增强有限数据场景下的智能辅导系统、实现教育环境中的更可解释的评估，以及为自动化评估奠定了基础。