arXiv:2610.30828v1 Announce Type: new Abstract: LLMs are increasingly used as AI tutors, yet existing benchmarks overlook the challenging behaviors common among students with learning and behavioral difficulties. We introduce TutorCaseBench, a benchmark that grounds AI-tutor evaluation in qualitative case studies from pedagogy, educational psychology, and special education. Our pipeline converts documented student categories into case-specific scenarios, tutor-student dialogues, and rubrics grounded in source evidence. The benchmark contains 923 dialogues across five challenge types, evaluated
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年10月24日 · 原文日期：2026年10月23日
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人工核验：尚无核验记录
