教育者引导的 LLM 教学 Agent：为概念数据库设计提供支架式反馈

arXiv:2610.00870v1 公告类型：新发布 摘要：我们提出了一种由教育者引导的 LLM 教学 Agent，用于概念数据库设计中的支架式反馈。该系统集成到实体-联系图（ERD）编辑器中，将反馈建立在学生作品、作业要求、教育者编写的评分量规以及教学资源之上。其架构将隐藏的、基于作品的诊断，与控制面向学生支持的形式和披露程度的工作流分离开来。 我们将该架构实例化为一个四阶段工作流，从概念检查和引导应用，逐步推进到低细节反馈和局部澄清。每次反馈请求都会创建一个与版本化 ERD 状态相关联的有状态会话。在一项横跨三个 ERD 环境、包含 383 次反馈会话的部署中，71.1% 的观察到的目标层面改动完全或部分纳入了隐藏的诊断目标，其中许多发生在第 1–2 阶段之后。定性分析表明，分阶段披露有时会隐去不准确的细节、支持选择性采纳，或允许后续修正，尽管一些错误仍然影响了修订。来自自选样本的问卷回复倾向于延迟披露和学生自主性，但也指出了间接性和重复性的问题。