本文探讨了大型语言模型在教育中的转型作用和潜力，提出了利用人工智能进行辅助教学的七种方法，并介绍了实践策略来减少风险，并保证人工智能作为支持性工具而非替代品。

Jun, 2023

本文研究了大型语言模型在以AI为驱动的语言教学和评估系统中的潜在应用，探讨了几个研究领域，并讨论了与语言学习者相关的基于生成式AI的风险和伦理考虑。

Jul, 2023

评估大语言模型在教育中的功效，特别是在口语学习领域，引入新的多选题数据集评估模型在理解和应用口语知识方面的表现，研究不同提示技术对模型性能的影响，发现模型在音韵学、语音学和第二语言习得方面具有良好的概念理解，但在解决现实世界问题的推理方面存在限制，并初步探讨了对话交流的发现。

Aug, 2023

人工智能和大型语言模型在计算机教育中的应用及其引发的伦理问题的综合调查和分析。

Oct, 2023

通过调查和总结大型模型在智能教育中的应用，本文旨在提供关于LMM4Edu潜力和挑战的指导和见解，并为教育者、研究人员和政策制定者深入理解和进一步推进LMM4Edu的发展和应用提供指导。

Nov, 2023

通过分析大学教师对人工智能语言模型的经验和态度，本研究填补了文献中对人工智能在教育中的应用以及其对教学和学习的潜在影响的研究空白。该研究调查了高等教育中语言模型和生成式人工智能工具的意识水平、整体态度以及影响这些态度的因素。研究结果显示，教育工作者对这些工具的认识程度逐渐增加，总体上持积极态度。教学风格与对生成式人工智能的态度之间没有相关性。最后，相较于其他领域的教育工作者，计算机科学教育工作者对生成式人工智能工具在技术上的理解更有信心，对其持更加积极的态度，但在检测人工智能生成作品的能力上并不更有信心。

Mar, 2024

利用大语言模型在现代教育领域创新的机会，通过研究提问型大语言模型、语法错误解释和人力资源面试评估，揭示了大语言模型在改变教育实践中的潜力和限制。

May, 2024

利用Transformer架构的大型语言模型在教育领域引起了广泛关注，主要应用包括生成和评估教育材料、自动问题生成等，其中GTP-3和BERT是最受欢迎的模型。

May, 2024

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在教育领域中自动问题生成和答案评估的转型潜力，填补了高效学习工具的空白。通过解析LLMs的工作机制以及创新的提示技术，研究展示了如何生成多样化和相关性强的问题来适应学习需求，同时实现了准确的答案评估和反馈，具有显著的教育提升潜力。

Oct, 2024

本研究着眼于当前教育AI领域中模拟学生行为的不足，提出一种创新的AI4Education框架SOE，通过建模虚拟学生代理，旨在复制学习困难、情感反应及语言不确定性等人类特征。研究结果表明，利用大型语言模型生成的人性化虚拟学生代理不仅能够增强教师的教学技能，也为未来的教师培训和多代理模拟打下了基础。

Oct, 2024