في عالم يتسارع فيه إدماج نماذج اللغات الضخمة (LLMs) في الأدوات التعليمية، لا تكتفي التقييمات الحالية على الاختبارات القياسية بالتركيز على دقة النتائج الثنائية. وبدلاً من ذلك، يجب أن تظهر المعلم الذكي (AI Tutor) قدرة كبيرة على التفكير النقدي، شرح استراتيجيات الحل، وتشخيص المفاهيم الخاطئة التي يرتكبها الطلاب.

لتقليل الفجوة الحالية، تم تقديم إطار تشخيصي تعليمي يجسد تجربة حل مشكلات امتحانات اللغة الإنجليزية القياسية (EST) كسير في إطار معرفي. يعتمد هذا النموذج الجديد، الذي يحمل اسم ESTBook، على مجموعة واسعة تتضمن 10,576 سؤالًا و29 نوعًا من المهام عبر خمسة امتحانات رئيسية.

ما يميز ESTBook عن قواعد البيانات التقليدية هو تركيزه على إثراء الأسئلة بمسارات تفكير رسمية وأسباب تشتت الانتباه التي تسلط الضوء على الفخاخ المعرفية المحددة التي قد يقع فيها الطلاب. من خلال تقييمات مكثفة، أثبتنا جدوى هذا الإطار التشخيصي الجديد، حيث أظهرنا أن تحديد مسارات التفكير يمكن أن يسهم بشكل كبير في تقليل الفجوة في الأداء وتحسين التفكير التعليمي من خلال الإفصاح الموجه.