論文の概要: Simulated Students in Tutoring Dialogues: Substance or Illusion?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04025v1
• Date: Wed, 07 Jan 2026 15:44:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-08 18:12:46.212184
• Title: Simulated Students in Tutoring Dialogues: Substance or Illusion?
• Title（参考訳）: 教師対話におけるシミュレートされた学生--素材とイリュージョン?
• Authors: Alexander Scarlatos, Jaewook Lee, Simon Woodhead, Andrew Lan,
• Abstract要約: 本研究は,学生シミュレーションの課題を定義し,言語的,行動的,認知的な側面にまたがる評価指標のセットを提案し,これらの指標について幅広い学生シミュレーション手法をベンチマークする。 実世界の数学学習対話データセットを実験し、自動評価結果と人的評価結果の両方で、学生シミュレーションの促進戦略が不十分であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.40380629269521
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advances in large language models (LLMs) enable many new innovations in education. However, evaluating the effectiveness of new technology requires real students, which is time-consuming and hard to scale up. Therefore, many recent works on LLM-powered tutoring solutions have used simulated students for both training and evaluation, often via simple prompting. Surprisingly, little work has been done to ensure or even measure the quality of simulated students. In this work, we formally define the student simulation task, propose a set of evaluation metrics that span linguistic, behavioral, and cognitive aspects, and benchmark a wide range of student simulation methods on these metrics. We experiment on a real-world math tutoring dialogue dataset, where both automated and human evaluation results show that prompting strategies for student simulation perform poorly; supervised fine-tuning and preference optimization yield much better but still limited performance, motivating future work on this challenging task.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の進歩は、教育における多くの新しいイノベーションを可能にします。 しかし、新しい技術の有効性を評価するには、実際の学生が必要である。 したがって、近年のLLMを活用したチュータリングソリューションに関する多くの研究は、簡単なプロンプトを通して、訓練と評価の両方にシミュレーションされた学生を用いている。 驚くべきことに、シミュレートされた学生の質を保証したり、測定したりする作業はほとんど行われていない。 本研究では,学生シミュレーションの課題を正式に定義し,言語的,行動的,認知的な側面にまたがる評価指標のセットを提案し,これらの指標について幅広い学生シミュレーション手法をベンチマークする。 教師付き微調整と選好最適化により、より優れた結果が得られたが、まだ性能が限られており、この課題に対する今後の取り組みを動機付けている。

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