Simulating Classroom Education with LLM-Empowered Agents

大型语言模型（LLMs）已被用于各种智能教育任务中，以协助教学。虽然初步的探索已经聚焦于特定教育任务的独立LLM代理，但LLMs在多代理协作框架内模拟具有真实用户参与的课堂的潜力尚未被探索。在本文中，我们提出了SimClass，一个涉及用户参与的多代理课堂模拟框架。我们认识到代表性的课堂角色，并引入了一种新颖的课堂控制机制，用于自动课堂教学，并在两个现实世界的课程中进行用户实验。利用教育分析中的Flanders交互分析系统和社区探究理论框架，我们证明LLMs可以有效地模拟传统的课堂交互模式，同时增强用户的体验。我们还观察到SimClass中代理之间出现了新兴的群体行为，代理协作创建生动的课堂互动，以改善用户的学习过程。我们希望这项工作开创了LLM-empowered多代理系统在虚拟课堂教学中的应用。

本论文旨在探索利用大型语言模型（LLMs）在多智能体协作框架中模拟真实用户参与的课堂，并提高用户的学习体验。

本文提出了SimClass，一个多智能体课堂仿真框架，通过引入一种新的课堂控制机制，自动控制课堂教学。在两个真实课程的用户实验中，利用教育分析中的Flanders交互分析系统和社区探究理论框架，证明了LLMs可以有效地模拟传统课堂互动模式，同时增强用户的体验。在SimClass中观察到了智能体之间的新兴群体行为，这些智能体协作创造了活跃的课堂互动，以改善用户的学习过程。

本文提出了SimClass框架，利用LLMs在多智能体协作框架中模拟真实用户参与的课堂；通过实验验证了LLMs可以有效地模拟传统课堂互动模式，同时增强用户的体验；观察到了智能体之间的新兴群体行为，这些智能体协作创造了活跃的课堂互动，以改善用户的学习过程。

近年来，在智能教育领域，还有一些相关的研究，例如“利用深度学习进行个性化教育”和“智能教育中的多智能体系统”。