論文の概要: Fuzzy, Symbolic, and Contextual: Enhancing LLM Instruction via Cognitive Scaffolding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21204v2
• Date: Wed, 29 Oct 2025 18:23:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-31 16:05:09.406257
• Title: Fuzzy, Symbolic, and Contextual: Enhancing LLM Instruction via Cognitive Scaffolding
• Title（参考訳）: ファジィ・シンボリック・コンテクスト:認知的共有によるLLM指導の強化
• Authors: Vanessa Figueiredo,
• Abstract要約: 本研究では,指導対話における大規模言語モデル(LLM)の認知行動に,素早いレベルの帰納的バイアスがどう影響するかを検討する。 本稿では,適応的,構造化された推論を促進するために,短期記憶スキーマと組み合わせたシンボリックスキャフォールディング手法を提案する。 予備的な結果は、我々の完全なシステムがベースラインの変種を一貫して上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.553493344868413
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study how prompt-level inductive biases influence the cognitive behavior of large language models (LLMs) in instructional dialogue. We introduce a symbolic scaffolding method paired with a short-term memory schema designed to promote adaptive, structured reasoning in Socratic tutoring. Using controlled ablation across five system variants, we evaluate model outputs via expert-designed rubrics covering scaffolding, responsiveness, symbolic reasoning, and conversational memory. We present preliminary results using an LLM-based evaluation framework aligned to a cognitively grounded rubric. This enables scalable, systematic comparisons across architectural variants in early-stage experimentation. The preliminary results show that our full system consistently outperforms baseline variants. Analysis reveals that removing memory or symbolic structure degrades key cognitive behaviors, including abstraction, adaptive probing, and conceptual continuity. These findings support a processing-level account in which prompt-level cognitive scaffolds can reliably shape emergent instructional strategies in LLMs.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,指導対話における大規模言語モデル(LLM)の認知行動に,素早いレベルの帰納的バイアスがどう影響するかを検討する。 本稿では,ソクラテス学習における適応的構造的推論を促進するために,短期記憶スキーマと組み合わせたシンボリック・スキャフォールディング手法を提案する。 5種類のシステムに対して制御されたアブレーションを用いて,スキャフォールディング,応答性,シンボリック推論,会話記憶を含む,専門家が設計したルーリックを用いてモデル出力を評価する。 認知的接地されたルーリックに適合するLCMに基づく評価フレームワークを用いて,予備的な結果を示す。 これにより、アーリーステージの実験において、アーキテクチャの変種間でスケーラブルで体系的な比較が可能になる。 予備的な結果から、我々の全システムはベースラインの変種を一貫して上回っていることが分かる。 分析により、記憶や象徴構造を取り除くことは、抽象性、適応的探索、概念的連続性を含む重要な認知行動の低下を明らかにしている。 これらの知見は,LLMにおける創発的指導戦略を,即時的な認知的足場が確実に形成できる処理レベルアカウントを支持する。

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