論文の概要: Understanding the Thinking Process of Reasoning Models: A Perspective from Schoenfeld's Episode Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14662v1
• Date: Thu, 18 Sep 2025 06:42:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 17:26:53.097855
• Title: Understanding the Thinking Process of Reasoning Models: A Perspective from Schoenfeld's Episode Theory
• Title（参考訳）: 推論モデルの思考過程の理解:シェーンフェルドのエピソード論から
• Authors: Ming Li, Nan Zhang, Chenrui Fan, Hong Jiao, Yanbin Fu, Sydney Peters, Qingshu Xu, Robert Lissitz, Tianyi Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,Schoenfeld のエピソード理論を応用して,大規模推論モデルの推論トレースを分析する手法を提案する。 我々は,7つの認知ラベルを用いて,モデル生成解から数学問題への数千の文と段落を注釈付けした。 予備分析では,認知状態間の遷移ダイナミクスなど,LRM推論の異なるパターンが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.17769349034675
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Large Reasoning Models (LRMs) generate extensive chain-of-thought reasoning, we lack a principled framework for understanding how these thoughts are structured. In this paper, we introduce a novel approach by applying Schoenfeld's Episode Theory, a classic cognitive framework for human mathematical problem-solving, to analyze the reasoning traces of LRMs. We annotated thousands of sentences and paragraphs from model-generated solutions to math problems using seven cognitive labels (e.g., Plan, Implement, Verify). The result is the first publicly available benchmark for the fine-grained analysis of machine reasoning, including a large annotated corpus and detailed annotation guidebooks. Our preliminary analysis reveals distinct patterns in LRM reasoning, such as the transition dynamics between cognitive states. This framework provides a theoretically grounded methodology for interpreting LRM cognition and enables future work on more controllable and transparent reasoning systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模推論モデル(LRM)は思考の連鎖的推論を生成するが、これらの思考がどのように構成されているかを理解するための原則的な枠組みは欠如している。 本稿では,人間の数学的問題解決のための古典的認知フレームワークであるSchoenfeldのエピソード理論を応用して,LRMの推論トレースを分析することによって,新しいアプローチを提案する。 7つの認知ラベル(例: Plan, Implement, Verify)を用いて,モデル生成解から数学問題への数千の文と段落を注釈した。 その結果、大規模な注釈付きコーパスや詳細な注釈ガイドブックを含む、マシン推論のきめ細かい分析のための最初の公開ベンチマークとなった。 予備分析では,認知状態間の遷移ダイナミクスなど,LRM推論の異なるパターンが明らかになった。 このフレームワークは、LRM認知を解釈するための理論的に基礎的な方法論を提供し、より制御可能で透明な推論システムに関する将来の研究を可能にする。

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