Modelos de Linguagem e os Vieses na Resolução de Problemas de Matemática das Crianças

Modelos de linguagem grandes (LLMs) estão ficando populares para entender o pensamento e a aprendizagem humana. Este artigo analisa se esses modelos apresentam os mesmos preconceitos que as crianças ao resolver problemas de matemática. Queremos descobrir se os LLMs passam por etapas semelhantes na resolução de problemas e se compartilham os mesmos preconceitos que costumam afetar as crianças.

#Contexto

Quando as crianças resolvem problemas de matemática, muitas vezes elas enfrentam dificuldades devido a preconceitos específicos. Esses preconceitos afetam como elas entendem o problema, planejam a solução e, finalmente, realizam os cálculos. Para estudar esses preconceitos, é essencial quebrar o processo de resolução de problemas em etapas que possam ser testadas. Sugerimos que esse processo pode ser dividido em três etapas principais: entender o texto, planejar a solução e executar a solução.

Entender como as crianças abordam esses problemas nos permite criar novos testes. Geramos um conjunto de problemas de matemática que variam levemente em sua redação para ver como essas mudanças afetam o desempenho dos LLMs. O objetivo é ver se os modelos de linguagem agem como crianças quando enfrentam problemas semelhantes.

#As Três Etapas da Resolução de Problemas

1. Compreensão do Texto: A primeira etapa envolve ler e entender o problema. As crianças costumam achar mais fácil compreender um problema quando a redação indica claramente o que fazer matematicamente. Se o texto for confuso, elas podem cometer erros ao entender a tarefa.

2. Planejamento da Solução: A segunda etapa envolve elaborar um plano para resolver o problema com base na compreensão adquirida na primeira etapa. As crianças frequentemente abordam essa etapa de maneira diferente, dependendo de como o problema é apresentado. Por exemplo, elas podem achar mais fácil resolver problemas baseados em uma situação dinâmica, como uma mudança na quantidade, em vez de uma comparação estática.

3. Execução da Solução: A etapa final é onde as crianças realizam os cálculos necessários para encontrar a resposta. É aqui que os preconceitos podem aparecer. Por exemplo, certos cálculos se tornam mais difíceis se envolverem a transferência de números entre colunas, o que parece desafiar a memória de trabalho das crianças.

#Avaliando Preconceitos em Modelos de Linguagem

Exploramos se os modelos de linguagem mostram os mesmos preconceitos que as crianças em cada uma dessas etapas. Construiu-se testes que visam cada etapa para ver como os LLMs lidam com problemas que as crianças costumam achar desafiadores.

#Preconceito de Consistência na Compreensão do Texto

O primeiro teste que realizamos focou na forma como os problemas são redigidos. Descobrimos que problemas cuja redação é consistente, onde a palavra-chave relacional sugere a operação matemática correta, são mais fáceis de resolver tanto para crianças quanto para LLMs. Em contraste, quando a redação é inconsistente, isso confunde quem está tentando resolver, levando a respostas incorretas.

Nossos testes confirmam que os LLMs compartilham esse preconceito de consistência. Eles tendem a se sair pior em problemas que têm uma redação confusa, assim como as crianças. Isso sugere uma semelhança em como ambos os grupos lidam com a compreensão do texto.

#Transferência vs. Comparação no Planejamento de Solução

Em seguida, analisamos como os LLMs lidam com diferentes tipos de problemas na fase de planejamento. Comparamos problemas que exigiam transferência de quantidades (dinâmicos) àqueles que pediam comparações diretas. Pesquisas mostram que as crianças costumam se sair melhor em problemas de transferência, e nossos testes confirmaram que os LLMs mostram o mesmo padrão. Os LLMs se saíram melhor em tipos de problemas de transferência, indicando que eles também acham esses problemas mais fáceis de planejar soluções.

#O Efeito de Transporte na Execução da Solução

A terceira etapa examinou a execução das soluções, focando no efeito de transporte em aritmética. Esse efeito refere-se à dificuldade que as crianças enfrentam quando precisam carregar números na adição e subtração. Curiosamente, os LLMs não mostraram uma diminuição semelhante no desempenho quando enfrentaram problemas que envolviam o transporte, indicando uma diferença na forma como eles calculam em comparação com as crianças.

#Metodologia

Para estudar esses preconceitos, criamos um conjunto de problemas de matemática especificamente projetados para refletir os desafios enfrentados pelas crianças. Garantimos que cada conjunto de problemas foi cuidadosamente elaborado para testar preconceitos específicos.

Geramos os problemas usando uma abordagem estruturada, garantindo que pudéssemos controlar várias características, como redação e números. Isso nos permitiu criar um conjunto de dados equilibrado, que fosse justo para testar o desempenho tanto das crianças quanto dos LLMs.

#Resultados e Descobertas

Nossos experimentos revelaram alguns padrões interessantes.

1. Compreensão do Texto: Os LLMs tiveram dificuldades com a redação inconsistente da mesma forma que as crianças. A precisão foi notavelmente menor em pares de problemas inconsistentes em comparação com seus equivalentes consistentes. Isso indica que os LLMs podem depender de pistas linguísticas semelhantes às das crianças.

2. Planejamento da Solução: Na fase de planejamento, os LLMs foram mais bem-sucedidos com problemas de transferência. Eles se saíram melhor quando os problemas envolviam uma mudança de estado, paralelamente às tendências de desempenho vistas nas crianças. Isso reflete uma compreensão de como diferentes tipos de problemas podem ser mais fáceis ou mais difíceis de abordar com base em sua formulação.

3. Execução da Solução: Diferentemente das duas etapas anteriores, os LLMs não apresentaram o efeito de transporte. Eles se saíram de forma semelhante em problemas, independentemente de requererem ou não o transporte, sugerindo que os processos internos dos LLMs não refletem a carga cognitiva enfrentada pelas crianças ao realizar aritmética.

#Implicações para Modelagem Cognitiva

Este estudo destaca a relevância da modelagem cognitiva para entender como os LLMs funcionam na resolução de problemas de matemática. Ao comparar os LLMs com crianças, podemos obter insights sobre os processos cognitivos que ambos os grupos podem compartilhar. Embora os LLMs reflitam alguns preconceitos infantis, eles também divergem significativamente em áreas como execução aritmética.

Essa compreensão abre novas possibilidades para melhorar ferramentas educacionais que empregam LLMs. Se conseguirmos reconhecer quando e como esses modelos se parecem com a cognição humana, podemos usar melhor elas na educação.

#Desafios e Limitações

Apesar das descobertas interessantes, existem vários desafios nesta área de pesquisa. É crucial notar que, embora os LLMs possam mostrar certos preconceitos semelhantes a crianças, eles não experienciam a aprendizagem da mesma forma. Diferenças nos dados de treinamento, arquiteturas e métodos computacionais significam que alguns resultados podem ser enganosos se interpretados de forma muito ampla.

Além disso, focamos apenas em problemas em inglês, o que significa que os resultados podem variar em outras línguas. Diferentes idiomas podem ter estruturas únicas que afetam como os problemas são entendidos e resolvidos. Pesquisas futuras podem se beneficiar ao explorar preconceitos em várias línguas.

#Impacto Mais Amplo

As descobertas deste estudo têm implicações além de entender apenas os modelos de linguagem. Ao explorar preconceitos cognitivos e como eles se manifestam tanto em crianças quanto em LLMs, podemos desenvolver melhores estratégias educacionais adaptadas às necessidades individuais. Isso é particularmente relevante em um mundo onde a tecnologia se torna uma parte mais integral da aprendizagem.

Usando LLMs como modelos cognitivos, educadores podem explorar soluções para vários desafios de aprendizagem sem precisar de muitos dados de sujeitos humanos, que podem ser caros ou antiéticos de obter.

#Conclusão

Resumindo, descobrimos que os LLMs apresentam alguns preconceitos cognitivos vistos em crianças quando se trata de resolver problemas de palavras aritméticas. Eles mostram um preconceito de consistência na compreensão do texto e um preconceito de transferência no planejamento de problemas, mas não demonstram o efeito de transporte ao executar soluções. Esta pesquisa contribui para a compreensão de como os LLMs se desempenham em contextos de resolução de problemas e destaca áreas em que eles divergem dos processos cognitivos humanos.

Olhando para o futuro, estudar esses preconceitos pode aprimorar o desenvolvimento de melhores modelos, levando a resultados educacionais melhorados com o uso da tecnologia. Entender as limitações e capacidades desses modelos será crucial para aproveitar seu potencial de forma eficaz.