Автоматический анализ знаний: возможности больших языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как искусственный интеллект может помочь в выявлении ключевых элементов знаний, необходимых для решения задач.

Извлеченные метки ключевых концепций (KC) демонстрируют степень семантической близости между тремя вариантами ответов на вопросы с множественным выбором (MCQ), измеряемую косинусной схожестью, что позволяет оценить взаимосвязь между различными концептуальными элементами в задании.

В работе изучается применение больших языковых моделей для автоматического извлечения компонентов знаний из вопросов с множественным выбором и оценка эффективности данного подхода по сравнению с экспертными моделями.

Определение компонентов знаний (Knowledge Components, KC) является ключевым, но трудоемким этапом в создании адаптивных обучающих систем. В статье ‘Leveraging Large Language Models for Identifying Knowledge Components’ исследуется возможность автоматизации этого процесса с использованием больших языковых моделей (LLM), однако первоначальные результаты показали, что масштабирование LLM приводит к избыточности и снижению точности по сравнению с экспертными моделями. Предложенный метод семантического объединения схожих KC на основе косинусной близости позволил значительно улучшить производительность, продемонстрировав перспективность комбинирования LLM и алгоритмов семантического анализа. Можно ли разработать более эффективные стратегии объединения, позволяющие полностью автоматизировать процесс выявления KC и создавать действительно интеллектуальные обучающие системы?

Пророчество Знаний: Вызовы Извлечения Компонентов Компетенций

Эффективное образовательное программное обеспечение напрямую зависит от точного определения компонентов знаний (КК), которые представляют собой фундаментальные строительные блоки навыков. Эти компоненты знаний – это не просто отдельные факты, а скорее взаимосвязанные концепции и процедуры, необходимые для успешного освоения определенной области. Точное выделение КК позволяет создавать адаптивные обучающие системы, способные персонализировать учебный процесс для каждого учащегося, выявляя его сильные и слабые стороны. Без четкого понимания этих компонентов невозможно построить эффективную модель компетенций и, следовательно, обеспечить оптимальное обучение и развитие навыков. По сути, компоненты знаний являются своеобразным «генетическим кодом» навыков, определяющим их структуру и функционирование.

Традиционные методы выделения знаний, составляющих основу навыков – так называемых знаний-компонентов (ЗК), зачастую требуют значительных временных затрат и ручного труда. Эксперты вручную анализируют учебные материалы, выявляя отдельные элементы умений и связывая их с конкретными задачами. Этот подход оказывается особенно затруднительным при работе со сложными предметными областями, где количество ЗК велико, а их взаимосвязи – запутанными. Масштабирование ручного анализа для охвата больших объемов данных и поддержания актуальности модели ЗК становится практически невозможным, что ограничивает эффективность адаптивных обучающих систем и персонализированного обучения. В результате, автоматизация процесса выделения ЗК представляется ключевой задачей для создания действительно интеллектуальных и масштабируемых образовательных технологий.

Автоматизированное извлечение знаний, представленных в виде отдельных компонентов (КК), является ключевым фактором для создания эффективных адаптивных обучающих систем. Традиционные подходы, требующие ручного анализа учебных материалов, оказываются неэффективными и не масштабируемыми, особенно при работе с большими объемами данных и сложными предметными областями. Поэтому разработка алгоритмов и методов, способных автоматически идентифицировать и структурировать знания в учебных материалах, имеет решающее значение для персонализации обучения и повышения его эффективности. Именно благодаря автоматизации появляется возможность оперативно адаптировать обучающий процесс к индивидуальным потребностям каждого учащегося, обеспечивая оптимальный уровень сложности и фокусировку на тех областях, где требуется дополнительная поддержка.

Имитация Учебника: LLM в Поисках Компонентов Знаний

Для автоматического извлечения ключевых концепций (KC) из вопросов с множественным выбором был применен подход, моделирующий процесс создания учебника с использованием больших языковых моделей (LLM). Данный метод предполагает анализ текста вопросов LLM для выявления основных тем и понятий, без необходимости ручной обработки или предварительной разметки данных. В ходе реализации использовалась модель GPT-4o-mini, доступная через API OpenAI, которая функционировала как виртуальный автор учебника, определяя и структурируя ключевую информацию, содержащуюся в вопросах. Этот подход позволяет масштабировать процесс определения KC и автоматизировать создание структурированных наборов знаний из больших объемов тестовых материалов.

Для автоматического извлечения ключевых концепций (KC) из вопросов с множественным выбором использовался подход, основанный на модели GPT-4o-mini, доступ к которой осуществлялся через API OpenAI. В рамках данного подхода модель получала специальные запросы (prompts), в которых ей предписывалось функционировать как автор учебника. Эти запросы направлялись на идентификацию основных тем и понятий, содержащихся в тексте вопросов, с целью последующего структурирования и анализа знаний. Конкретная формулировка запросов была направлена на имитацию процесса, который использует автор учебника для определения ключевых тем и формулирования соответствующих разделов.

В процессе извлечения ключевых концепций (KC) из вопросов с множественным выбором, переработанная таксономия Блума используется для улучшения ясности и последовательности домен-специфичных тем, идентифицированных большой языковой моделью (LLM). LLM первоначально определяет предметные области, после чего применяется иерархическая структура таксономии Блума для перефразирования и уточнения этих тем. Это позволяет привести терминологию к единому стандарту и обеспечить соответствие уровню когнитивной сложности, что повышает надежность и интерпретируемость извлеченных KC. Использование таксономии Блума гарантирует, что KC представляют собой четко определенные когнитивные цели, облегчая их дальнейшую организацию и использование в образовательных целях.

В основе предлагаемого подхода лежит способность больших языковых моделей (LLM) к анализу текстовых данных и выявлению скрытых когнитивных структур. LLM, такие как GPT-4o-mini, обрабатывают текст вопросов с множественным выбором, идентифицируя ключевые темы и концепции, неявно содержащиеся в формулировках и вариантах ответов. Этот процесс основан на статистическом анализе и распознавании закономерностей в языке, позволяя модели экстраполировать знания и выводить более общие когнитивные категории, лежащие в основе конкретных вопросов. Фактически, LLM выступает в роли инструмента для автоматического анализа и классификации знаний, представленных в текстовом формате, без необходимости явного программирования правил или категорий.

Верификация Модели: Сравнительный Анализ Точности

Для оценки качества генерируемых языковой моделью (LLM) компонентов знаний (KC), проводилось сравнение с экспертно разработанной моделью KC, LOs-new-MCQ. Данная модель LOs-new-MCQ служила эталоном, с которым сопоставлялись KC, полученные в результате работы LLM. Сравнение осуществлялось на основе производительности моделей при решении задач, что позволило количественно оценить соответствие сгенерированных KC экспертному уровню и выявить области для улучшения.

Для количественной оценки различий в производительности между двумя моделями знаний компонентов (KC) была использована аддитивная факторная модель. Данный подход позволяет разложить общую дисперсию в данных на отдельные факторы, соответствующие различиям в структуре и содержании KC моделей. В рамках анализа, аддитивная модель позволила определить вклад каждого компонента (KC) в общую точность предсказаний, что обеспечило возможность сравнительной оценки эффективности LLM-сгенерированной модели относительно эталонной модели LOs-new-MCQ. Анализ, основанный на аддитивной факторной модели, является статистически обоснованным методом для оценки и сравнения моделей, основанных на знаниях.

Применение подхода, имитирующего учебник, позволило получить 569 компонентов знаний (KC) на основе анализа 646 вопросов с множественным выбором ответов. Первоначальная оценка точности модели, выполненная с использованием метрики среднеквадратичной ошибки (RMSE), составила $0.4285$. Данное значение RMSE указывает на среднюю величину отклонения предсказанных значений от фактических, отражая начальный уровень точности извлеченных компонентов знаний из тестовых вопросов.

Применение порога косинусного сходства для объединения избыточных знаний (Knowledge Components, KCs) позволило существенно улучшить модель. В результате применения порога в 0.8 наблюдалось снижение среднеквадратичной ошибки (Root Mean Squared Error, RMSE) до 0.4259. Статистический анализ, проведенный с использованием t-критерия Стьюдента с 18 степенями свободы ($t(18)=5.1306$), показал статистическую значимость этого улучшения ($p<.001$), подтверждая эффективность применения данного порога для оптимизации модели KCs.

В качестве основной метрики оценки точности модели знаний (KC) использовалась среднеквадратичная ошибка (RMSE). RMSE представляет собой квадратный корень из среднего квадрата разностей между прогнозируемыми и фактическими значениями, обеспечивая количественную оценку отклонения модели от идеального соответствия. Чем ниже значение RMSE, тем выше точность модели. В данном исследовании RMSE рассчитывался для оценки различий в производительности между автоматически сгенерированной моделью знаний и эталонной, разработанной экспертами, позволяя объективно сравнить их эффективность и выявить области для улучшения. Значение $RMSE = 0.4285$ было получено на начальном этапе, а снижение до $0.4259$ после применения порога косинусного сходства подтверждает эффективность предложенного метода.

Для уточнения и объединения избыточных компонентов знаний (KC) использовались методы текстового встраивания (Text Embedding) и косинусного сходства. В результате применения порога косинусного сходства, равного 0.8, общее количество KC было сокращено с исходных 569 до 428. Данная процедура позволила упростить структуру модели, исключив дублирование знаний и повысив её эффективность. Косинусное сходство использовалось для количественной оценки семантической близости между различными KC, и те, которые превышали установленный порог, объединялись в единый компонент.

Влияние и Перспективы: Автоматизация Адаптивного Обучения

Успешная реализация данного подхода открывает перспективные возможности для создания адаптивных систем обучения, способных персонализировать учебный контент на основе динамически меняющегося профиля знаний учащегося. Такие системы смогут отслеживать прогресс освоения материала, выявлять пробелы в знаниях и автоматически корректировать сложность и направленность предлагаемых задач и объяснений. Это позволит каждому учащемуся получать индивидуальную траекторию обучения, максимально соответствующую его потребностям и способностям, что, в свою очередь, способствует повышению эффективности обучения и мотивации к познанию. Персонализация учебного процесса, основанная на автоматическом анализе знаний, потенциально может значительно улучшить результаты обучения и сделать образование более доступным и эффективным для широкого круга пользователей.

Автоматизация извлечения ключевых компетенций (КК) представляет собой значительный прорыв в области разработки и поддержки адаптивных систем обучения. Традиционно, определение и отслеживание КК требовало огромных трудозатрат экспертов, что существенно ограничивало масштабируемость и оперативность внедрения персонализированных образовательных траекторий. Теперь, благодаря предложенному подходу, этот процесс может быть существенно ускорен и упрощен, что позволит высвободить ресурсы для совершенствования содержания обучения и разработки новых образовательных методик. Сокращение времени и затрат на поддержание системы, в свою очередь, обеспечит ее долгосрочную жизнеспособность и возможность адаптации к изменяющимся потребностям обучающихся, открывая перспективы для широкого внедрения персонализированного обучения в различных образовательных учреждениях и онлайн-платформах.

Для дальнейшего стимулирования исследований в области адаптивного обучения и автоматического извлечения знаний, использованный в данной работе набор данных E-Learning Dataset находится в открытом доступе на платформе DataShop. Это обеспечивает возможность для других исследователей повторить эксперименты, проверить полученные результаты и развить предложенный подход. Предоставление открытого доступа к данным способствует более быстрому прогрессу в области персонализированного обучения, позволяя сообществу совместно работать над созданием более эффективных и доступных образовательных систем. Использование данного набора данных позволяет не только проверить эффективность предложенных методов, но и послужит основой для разработки новых, инновационных подходов к оценке знаний и адаптации учебного процесса.

Дальнейшие исследования направлены на усовершенствование стратегий запросов к большим языковым моделям (LLM), с целью повышения точности и эффективности извлечения знаний. Особое внимание будет уделено разработке более сложных и контекстуально-зависимых промптов, способных учитывать нюансы учебного материала и индивидуальные особенности обучающихся. Кроме того, планируется оценить применимость данного подхода к различным предметным областям и типам учебных материалов, чтобы определить его универсальность и масштабируемость. Исследователи стремятся подтвердить, что разработанный метод может быть успешно использован не только для анализа текстов, но и для обработки других форматов данных, таких как видеолекции и интерактивные симуляции, расширяя возможности адаптивного обучения и персонализации образовательного процесса.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к автоматизации выявления ключевых компонентов знаний из тестовых заданий. Авторы, используя большие языковые модели, сталкиваются с неизбежной сложностью – несовершенством автоматизированных систем. Этот подход, хотя и уступает экспертным моделям на начальном этапе, показывает потенциал улучшения за счет объединения схожих компонентов на основе косинусной близости. Как однажды заметила Грейс Хоппер: «Лучший способ предсказать будущее – это создать его». В данном контексте, создание системы, способной адаптироваться и совершенствоваться, представляется более перспективным, чем поиск идеального, раз и навсегда заданного решения. Ведь порядок – это лишь временный кеш между неизбежными сбоями, и архитектура – это способ откладывать хаос, а не устранять его.

Куда Ведет Эта Тропа?

Работа, представленная в данной статье, обнажает извечную дилемму: стремление к автоматизации анализа знаний неизбежно приводит к упрощению самой сути этих знаний. Выявление “компонентов знаний” – это всегда лишь приближение, тень от истинной сложности когнитивных процессов. Идея автоматического извлечения этих компонентов из тестовых заданий, безусловно, привлекательна, но пока что производительность, полученная с помощью больших языковых моделей, уступает экспертным оценкам. Это, однако, не приговор, а лишь указание на необходимость более тонкой калибровки.

Слияние схожих компонентов на основе косинусной близости – логичный шаг, но он лишь маскирует фундаментальную проблему: масштабируемость – это всего лишь слово, которым мы оправдываем усложнение. Чем больше компонентов, тем сложнее поддерживать их согласованность и релевантность. Все, что оптимизировано для текущего набора задач, однажды потеряет гибкость перед лицом новых вызовов. Идеальная архитектура – это миф, нужный, чтобы мы не сошли с ума, но слепое следование ему – путь к хрупким системам.

Будущие исследования, вероятно, должны сосредоточиться не на совершенствовании алгоритмов извлечения, а на разработке новых способов представления знаний. Вместо жесткой декомпозиции на “компоненты”, возможно, стоит обратиться к более гибким и контекстуальным моделям, способным отражать динамическую природу обучения. Ведь системы – это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только взрастить.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.09935.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-17 01:44

🚀 Квантовые новости