当大语言模型应用到教育领域时会有什么火花出现？

LLM + Education会出现哪些机遇与挑战? 今天笔者分享一篇来自New York University大学的研究论文，另外一篇则是来自Michigan State University与浙江师范大学的研究论文，希望对这个话题感兴趣的朋友，能够有所启迪。

1. LLMs in Education: Novel Perspectives, Challenges, and Opportunities

文章来源: https://arxiv.org/abs/2409.11917

Authors: Bashar Alhafni, Sowmya Vajjala, Stefano Bann`o, Kaushal Kumar Maurya,

Ekaterina Kochmar

《教育中的大型语言模型：新视角、挑战与机遇》

摘要

本文探讨了大型语言模型（LLMs）在教育领域的应用，这是目前日益受到关注的话题。文章提供了自然语言处理（NLP）在教育应用中的概述，并讨论了最近在LLMs领域的进步对教育领域的影响。我们讨论了LLMs在教育应用中呈现的关键挑战和机遇，并将它们置于四个主要教育应用的背景中：阅读、写作和口语技能，以及智能辅导系统（ITS）。这篇COLING 2025的教程旨在为对NLP教育应用和LLMs在这一领域中的作用感兴趣的研究人员和实践者设计。这是首次针对这一时代话题的教程。

创新点

首次在COLING或任何其他计算语言学会议上组织的关于LLMs在教育中应用的教程。
从四个关键教育任务的角度，深入探讨了LLMs带来的挑战和机遇。
强调了教育领域中整合LLMs时的伦理考量、公平评估和评估的重要性。

算法模型

写作辅助：讨论了语法错误纠正（GEC）任务，包括基于规则的方法、序列到序列模型和文本编辑神经模型。
阅读辅助：介绍了可读性评估和文本简化任务，探讨了LLMs在这些任务中的应用。
口语语言学习与评估：关注了自动第二语言口语评估和反馈，包括整体评估和分析评估。
智能辅导系统（ITS）：探讨了LLMs在ITS中的应用，包括问题解决、错误纠正、困惑解决、问题生成和内容创建等。

实验效果

文中没有提供具体的实验数据和统计结果，因为它是一个教程，旨在提供教育应用中LLMs使用的概述和讨论。因此，没有具体的实验效果可以总结。

后记

这篇教程为对LLMs在教育领域应用，从理论到实践的广泛话题，包括写作、阅读、口语和智能辅导系统进行了介绍。尽管缺乏具体的实验数据，但这篇教程为理解和探索LLMs在教育中的潜力提供了一个新的思路。

2. Large Language Models for Education: A Survey and Outlook

《教育中的大型语言模型：调查与展望》

摘要

本文总结了大型语言模型（LLMs）在教育环境中的各种技术，涵盖了学生和教师辅助、自适应学习和商业工具等多个方面。我们系统地回顾了每个方面的技术进步，整理了相关的数据集和基准，并识别了在教育中部署LLMs所带来的风险和挑战。此外，我们概述了未来的研究方向，强调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的技术图景，以利用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。

创新点

提供了一个全面的技术中心的分类法，用于分析教育中的LLMs，包括学生和教师辅助、自适应学习和商业工具。
系统地回顾了LLMs在教育领域的应用，包括学术研究和商业工具。
讨论了当前的风险和挑战，并强调了未来研究的机会和方向。

教育应用概述

学生和教师辅助：介绍了LLMs如何辅助学生和教师进行教学和学习，包括实时问题解答、错误纠正、提供解释或提示等。
自适应学习：探讨了LLMs在自适应学习中的应用，如知识追踪和内容个性化。
商业工具：讨论了LLMs在教育领域的商业应用，包括聊天机器人、内容创建工具、教学辅助工具、测验生成器和协作工具。

具体应用领域

问题解决（QS）：LLMs能够解决从数学、法律、医学到编程等多个学科领域的问题。
错误纠正（EC）：LLMs被用于纠正学生在学习过程中的错误，如语法错误和编程错误。
困惑帮助（CH）：不同于直接提供正确答案，LLMs生成指导或提示帮助学生自己解决问题。
自动评分（AG）：LLMs用于自动评分学生的作业和考试，提高评分效率和一致性。
材料创建（MC）：LLMs帮助教师创建高质量的教学材料，如课程内容、练习题和测验。

技术进步与挑战

技术创新：文章系统回顾了LLMs在教育领域的技术进步，包括最新的研究和应用案例。
风险和挑战：识别了在教育中部署LLMs可能带来的风险和挑战，如偏见、可靠性、透明度和隐私问题。

未来研究方向

多模态学习分析：探索LLMs在处理和分析多种类型数据（如文本、音频、视频）中的应用，以提供更全面的学习体验。
多语言LLMs：研究如何开发能够理解和生成多种语言内容的LLMs，以提高全球教育的可及性和公平性。
边缘计算与效率：考虑如何将LLMs与边缘计算结合，以提高教育技术的效率和可访问性。
专业模型训练：探讨如何开发针对特定教育领域或主题的专业化LLMs。
伦理和隐私考虑：强调了在教育中负责任地使用LLMs的重要性，包括数据安全、学生隐私和偏见缓解。

推荐阅读指数：★★★★☆

推荐理由：这篇文章为对教育技术、特别是LLMs在教育中应用感兴趣的研究人员和教育工作者提供了宝贵的资源。它不仅概述了当前的技术进展，还讨论了潜在的风险和未来的研究方向，有助于读者全面了解这一领域的最新动态和挑战。适合那些希望在教育领域应用人工智能技术的专业人士阅读。