Sistema di Valutazione Basato su LLM per Studenti di Inglese Non Madrelingua K-12

Un nuovo framework adatta gli output dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) ai livelli di competenza degli studenti di inglese K-12 in contesti non madrelingua, utilizzando il curriculum nazionale cinese (CSE) come caso di studio. Il sistema controlla la complessità lessicale tramite un sistema di valutazione a quattro livelli, supportato da liste di vocabolario graduate e un corpus di dialoghi multi-turno. Il contributo tecnico principale è l'algoritmo DDPO (Diversity Driven Policy Optimization), un approccio basato su GRPO multi-turno che preserva la diversità del dialogo ottimizzando la qualità. DDPO raggiunge bassi tassi di vocaboli fuori dal vocabolario e alta diversità, migliorando la naturalezza conversazionale e l'efficacia pedagogica. La ricerca affronta la sfida diffusa della discrepanza di competenza negli LLM per l'istruzione.