模組化教育LLM代理以促進負責任的學習協助
arXiv - Computers and SocietyJulius Gabelmann, Felix Jahn, Kevin Baum, Sophie van Rossum, Emely Wuenscher, Timo P. Gros, Verena Wolf
提出模組化LLM代理架構，透過分階段模組化設計，提升教育AI的負責任性、透明度與可監督性。
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模組化設計是實現負責任AI教育的關鍵。
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透過將LLM功能拆分為可控模組，開發者能在每個階段插入專業教學指引，確保學習者在解題過程中保持批判性思維與創造力，並且系統可被教師監督與調整。
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將教學建議嵌入各解題階段可提升學習者自主性與元認知。
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此做法不僅讓學生在每一步得到即時、針對性的回饋，還能促進其自我監控與策略調整，進而提升學習成效與知識建構。
核心研究發現
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本文定義了負責任LLM教育系統的五項基本需求，涵蓋透明度、可監督性、學習者自主性、批判性思維與創造力維護。
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作者指出單體化、即插即用的LLM解決方案在結構上無法滿足上述需求，易導致學習者失去轉移能力與創造力。
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提出以練習解題為例的模組化架構，將問題拆分為理解、策略選擇、執行與反思四階段，每階段可嵌入針對性教學建議。
對教育工作者的啟發
實務工作者可依本文框架，先拆解學習任務為若干模組，再為每模組設計具體教學介入；同時建立透明度指標與教師監督機制，確保LLM協助在提升學習成效的同時，維持批判性思維與創造力。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Modularizing Educational LLM-Agency for Fostering Responsible Learning Assistance
- 作者：
- Julius Gabelmann, Felix Jahn, Kevin Baum, Sophie van Rossum, Emely Wuenscher, Timo P. Gros, Verena Wolf
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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