探索AI生成学生反应的心理测量有效性:关于虚拟人物学习动机的研究
Exploring the Psychometric Validity of AI-Generated Student Responses: A Study on Virtual Personas' Learning Motivation
Huanxiao Wang
arXiv
2025年11月5日
这项研究探讨了大型语言模型(LLM)是否可以模拟有效的学生对教育测量的反应。 使用GPT-4o,生成了2000个虚拟学生角色。 每个角色都完成了学术动机量表(AMS)。 因子分析(EFA和CFA)和聚类显示GPT-4o再现了AMS结构和不同的激励子组。
This study explores whether large language models (LLMs) can simulate valid student responses for educational measurement. Using GPT -4o, 2000 virtual student personas were generated. Each persona completed the Academic Motivation Scale (AMS). Factor analyses(EFA and CFA) and clustering showed GPT -4o reproduced the AMS structure and distinct motivational subgroups.