May, 2023

用 GPT 作为数学辅导老师：通过自定义习题生成来教授数学中的文字问题求解器

PDF
TL;DR本文提出一种利用大型语言模型（LLMs）提炼数学单词问题求解能力并将其转化为更小、更高效的学生模型的新方法，结合教育科学原则生成针对性的练习，从而实现个性化学习。实验结果表明，我们的方法在三个不同的基准测试中比 LLMs 更准确，并且使用的参数显著更少。
math word problemlarge language modelspersonalized learninggpt-3knowledge tracing
发现论文，激发创造
  • 挑战性数学问题求解的 GPT-4 实证研究

    本文探索使用 GPT-4 解决更复杂的数学问题，并评估了各种使用 GPT-4 的方法，包括作者提出的新的对话式解决框架 - MathChat。针对 MATH 数据集中的困难高中竞赛题进行了评估，结果表明所提出的对话式方法具有优势。

    Jun, 2023

  • 用大型语言模型（GPT）自动化编程作业反馈

    本实验研究使用 OpenAI 的 GPT-3.5 模型在一个自动化的评估平台上生成学生编程作业的个性化提示，实验小组依赖平台反馈较少但在启用 GPT 提示时表现得更好。

    Jun, 2023

  • 提升教育中主动学习的生成式人工智能：基于 GPT-3.5 和 GPT-4 的个性化测试题比较研究

    研究了 LLMs，特别是 GPT-3.5 和 GPT-4，如何根据主动学习原则为九年级数学提供量身定制的问题。结果显示，GPT-4 能够生成准确、具有挑战性的问题，并且 GPT-3.5 在从 GPT-4 接受指导后在处理更复杂问题方面有了明显改善，从而突显了 LLMs 模拟和增强主动学习场景的潜力，为个性化教育中的人工智能提供了有前景的途径，需要在不同的教育环境中进一步探索。

    Jun, 2024

  • 利用大型语言模型解决和解释物理问题：接近人类水平

    我们的研究表明，基于预训练文本的大型语言模型（LLM）不仅可以解决纯数学问题，还可以解决物理问题 - 即基于某些先前的物理知识进行计算和推理的问题。我们收集和注释了第一个物理问题数据集 - PhysQA，其中包含 1000 多个初中物理问题（关于运动学、质量和密度、力学、热学、电学）。然后我们使用 OpenAI 的 GPT3.5 生成了这些问题的答案，发现 GPT3.5 能够以零样本学习解决 49.3％的问题，以少样本学习解决 73.2％的问题。这个结果表明，通过使用类似问题及其答案作为提示，LLM 可以解决接近人类水平的初级物理问题。除了自动解决问题，GPT3.5 还可以总结问题涉及的知识或主题，生成相关的解释，并根据输入问题合成新的物理问题。我们的研究是首次在多种类型和场景下自动解决、解释和生成物理问题，我们获得了令人满意和领先水平的准确性，这表明了在中等教育领域中 LLM 进一步应用的潜力。

    Sep, 2023

  • 利用大型语言模型扩展 AutoTutor 的创作能力

    使用大型语言模型（LLMs）构建智能辅导系统，结合传统教学方法并实现更好的教学成果。

    Feb, 2024

  • ChatGPT 作为数学问题提问者？对 ChatGPT 在生成大学预备数学问题方面的评估

    ChatGPT 分析了其在生成高中数学问题方面的潜力，通过对各类课程的数学问题进行评估和分析，发现大语言模型在数学问题生成方面具有潜力。

    Dec, 2023

  • GPT 语言模型在大学教学创新中的应用

    GPT (Generative Pre-trained Transformer) 是一种人工智能和自然语言处理技术，能够自动生成文本。本文主要研究了将 GPT 语言模型应用于大学教学的各个方面，包括学生和教师活动的创新、内容理解与生成、问题解决、个性化和试卷批改等。同时，作者还在软件工程等领域进行了详细实验，评估了 ChatGPT 作为助理工具在理论活动、习题和实验实践中的潜在应用价值。

    Mar, 2024

  • 利用大型语言模型高效分类编程课程中学生求助请求

    通过研究，我们发现 GPT-3.5 和 GPT-4 模型可以准确分类学生的求助请求，并提高教育系统的自动化分类能力。

    Oct, 2023

  • 使用 GPT-4 进行程序练习的反馈生成

    该研究探索了使用 GPT-4 Turbo 生成学生编程提交的反馈，研究结果显示相比 GPT-3.5，GPT-4 Turbo 在输出质量上有显著的改进，可以更准确地识别学生程序输出中的错误，并能为学生提供结构化和一致的反馈。此研究还增加了我们对大型语言模型在电子评估系统、教学场景和指导学生使用基于 GPT-4 的应用中潜力和限制的理解。

    Mar, 2024

  • 用于自动定理证明的生成语言建模

    本文探讨了基于 Transformer 的语言模型在自动定理证明中的应用，提出了基于语言模型的生成能够解决自动定理证明器与人类相比的主要限制之一 —— 原始数学术语的生成问题。我们提出了一个自动证明器和证明辅助工具 GPT-f，使用 Metamath 形式语言，并分析了其性能。 GPT-f 发现了新的简短证明，并被采纳为正式数学社区所接受，这是我们所知道的第一次基于深度学习的系统为正式数学社区做出的贡献。

    Sep, 2020