Songlin Xu 最新论文
Xu 等人通过大规模实验揭示大语言模型模拟学生行为的能力，并展示其在提供同伴反馈、加速认知问题解决方面的应用潜力。
Xu等人提出可转移迭代反思（TIR）模块增强LLMs模拟学习行为，基于60名学生6周教育研讨会数据，使有限演示下学生模拟准确度超越经典深度学习模型。
Xu 等人开发PeerEdu系统通过同伴注视共享引导学习，311人实验表明适应性调整注意力的学生表现更优，为自适应在线学习干预提供新思路
Xu 等人提出双DRL框架，通过AI介导的适应性时间压力反馈增强用户在数学任务中的认知表现，解决时间压力反馈的权衡问题。
https://hci.top/zh/authors/11047?source=all