利用人工智能的互动场景增强课堂教学品质，包括对话自动完成、知识和风格传递，和评估人工智能生成的内容，探索多种应用和挑战，为未来研究提供清晰的道路。

May, 2023

研究人工智能（AI）的可接受性，探究影响 AI 接受的因素并通过 AI 受教育介入提高人工智能AI繁殖的文化训练。

Jul, 2023

使用大型语言模型（LLMs）探索错误检测在探究式学习中的应用，并解决学生实验协议等复杂、不完整、甚至矛盾和多样化的数据中的逻辑错误识别的困难。

Aug, 2023

在这项工作中，我们探索了一种全面应用最先进的大型语言模型（LLMs）开发的智能辅导系统，涵盖了自动课程规划和调整、个性化教学和灵活的测验评估，以使系统对长时间互动具有健壮性，并满足个性化教育的需求。

Sep, 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

本研究评估了大型语言模型（LLMs）在大学课程中作为人工智能讲师的表现，尤其是通过使用提示工程、检索增强生成（RAG）和微调等先进技术。研究发现，RAG结合提示工程显著提高了模型的回复质量，并产生了更好的事实性答案，为教育领域的技术集成提供了潜在的解决方案。

Aug, 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