论文翻译:Large Language Models for Education: A Survey and Outlook

https://arxiv.org/abs/2403.18105

目录

  • 教育领域的大型语言模型:一项调查和展望
    • 摘要
    • 1. 引言
    • 2. 教育应用中的LLM
      • 2.1 概述
      • 2.2 学习辅助
        • 2.2.1 问题解决(QS)
        • 2.2.2 错误纠正(EC)
        • 2.2.3 困惑助手(CH)
      • 2.3 教学辅助
        • 2.3.1 问题生成(QG)
        • 2.3.2 自动评分(AG)
        • 2.3.3 教学材料创作(MC)
      • 2.4 适应性学习
        • 2.4.1 知识追踪(KT)
        • 2.4.2 内容个性化(CP)
      • 2.5 教育工具包
        • 2.5.1 聊天机器人
        • 2.5.2 内容创作
        • 2.5.3 教学辅助
        • 2.5.4 测验生成器
        • 2.5.5 协作工具
    • 3. 数据集和基准测试
    • 4. 风险和潜在挑战
      • 4.1 公平性和包容性
      • 4.2 可靠性与安全性
      • 4.3 透明度与可问责性
      • 4.4 隐私与安全
      • 4.5 对LLMs的过度依赖
    • 5. 未来方向
      • 5.1 与教育学兴趣一致的LLMs
      • 5.2 LLM-多代理教育系统
      • 5.3 多模态和多语言支持
      • 5.4 边缘计算与效率
      • 5.5 专业模型的高效训练
      • 5.6 伦理和隐私考虑
    • 6. 结论

教育领域的大型语言模型:一项调查和展望

摘要

大型语言模型(LLMs)的出现为教育领域带来了新的可能性时代。这篇综述论文从多方面的角度总结了LLMs在教育环境中的各类技术,包括学生和教师的辅助、自适应学习和商业工具。我们系统性地回顾了每个角度的技术进步,整理了相关的数据集和基准测试,并识别了在教育中部署LLMs所面临的风险和挑战。此外,我们概述了未来的研究方向,突出了潜在的有希望的方向。我们的调查旨在为教育工作者、研究人员和政策制定者提供一个全面技术图景,利用LLMs的力量来彻底改变教育实践,并促进更有效的个性化学习环境的形成。

1. 引言

在过去的几十年里,教育领域的人工智能(AI)已经引起了极大的兴趣,并已经被应用于各种教育场景(Chen等人,2020年;Maghsudo等人,2021年;Chiu等人,2023年;Denny等人,2024年;Li等人,2024d;Latif等人,2023年ÿ

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