学习提示：以自适应LLM高中辅导提升学生参与度

摘要

LLM能个性化教育——但当前静态提示辅导系统难以适配多样学科。我们开发并测试带学科感知提示的系统——基于从原始转录抽取的14个教学特征（如导师脚手架、学生理解）。我们首先在仿真环境中训练提示路由模型——然后部署到真实高中生的在线适配。仿真基准显示路由器超越两个静态基线（0.694对0.647与0.64，p<0.001）。A/B测试（359名学生的656段对话）显示仿真到真实的迁移——模型从分析型切换到脚手架型学习策略。我们的自适应提示选择机制改进教学效率——保持教学质量——并把交互减少约3轮（p=0.007）。虽然贪心路由器的练习转化率与基线相当（19.1%对19.6%）——但采样策略的随机路由器带来更高转化率（28.1%）。

学习提示：以自适应LLM高中辅导提升学生参与度：论文配图 — 图 6：Actor-Critic 策略模型的详细架构。该框架通过残留主题注入机制将冻结的语义特征与可训练的主题嵌入集成在一起。通过将特定于主题的锚直接注入最终的策略和价值头中，即使底层主题标题表现出高度的语义接近度，该模型也能确保强大的策略差异化。