यह शोधपत्र एक निर्णय मॉडल और संकेतन (DMN)-आधारित प्रॉम्प्टिंग ढाँचा प्रस्तावित करता है, जो ज्ञान-प्रधान प्रक्रियाओं में निर्णय तर्क को स्वचालित करने के लिए बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (LLM) की क्षमता का लाभ उठाता है। इसे जटिल निर्णय तर्क को छोटे, प्रबंधनीय घटकों में विघटित करने और LLM को एक संरचित निर्णय पथ पर निर्देशित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। स्नातक कक्षाओं में असाइनमेंट जमा करने और फीडबैक प्रक्रियाओं में इस ढाँचे को लागू करने के लिए प्रयोग किए गए, जिससे चेन-ऑफ-थॉट (CoT) प्रॉम्प्टिंग की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित हुआ, और छात्र सर्वेक्षणों ने भी इसकी उच्च उपयोगिता की पुष्टि की।
