本论文探讨了在教学设计中利用大型语言模型（LLMs），尤其是 GPT-4 的全面应用。我们关注以缩小理论教育研究和实际实施之间的差距为目的，通过扩大基于证据的教学设计专业知识的规模。本文讨论了 AI 驱动内容生成的益处和局限性，强调人为监督保证教育材料质量的必要性。我们通过两个详细的案例研究阐释了这一工作，其中应用 GPT-4 创建了复杂的高阶评估和不同课程的主动学习组成部分。根据我们的经验，我们提供有效使用 LLM 的最佳实践，如利用模板，微调，处理意外输出，实施 LLM 链，引用参考文献，评估输出，创建量表，评分和生成干扰项。我们还分享了我们对未来的推荐系统的愿景，该推荐系统可以根据用户的独特教育背景，定制 GPT-4 从教育研究中提取教学设计原则，并创建个性化的、具备证据支持的策略。本研究有助于理解和最大限度地利用 AI 驱动的语言模型潜力，以增强教育成果。

May, 2023

通过分析 GPT-4 在高等教育的 Python 编程课程中生成的多项选择题（MCQs），我们发现 GPT-4 能够产生具有清晰语言、单一正确选项和高质量干扰项的 MCQs，并且这些生成的题目与学习目标高度一致。这些研究结果对于希望充分利用最先进生成模型来支持多项选择题的编写工作的教育工作者具有潜在价值。

Dec, 2023

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

应用大型语言模型，如 GPT-4，预测智能辅导系统中成人识字课程的学习表现。研究表明，GPT-4 与传统机器学习方法在预测学习表现方面具有竞争力，而 GPT-4 与 XGBoost 的结合在性能上优于本地机器执行。此外，研究发现 GPT-4 与网格搜索相比具有可比性表现，并且将大型语言模型与传统机器学习模型整合可提高预测准确性，个性化成人识字教育。

Mar, 2024

该研究对基于 GPT-4 模型的 Python 编程自动测试提供了详细的分析和实验结果，这表明自然语言处理技术在编程教育类中有很大的潜力，并且给程序设计教育提出了新的问题。

Jun, 2023

该论文探讨了将大型语言模型（如生成式预训练变换器 GPT）整合到人机合作环境中，通过口头人机交流手段促进可变自主性的快速发展的数字景观中，介绍了一种基于 Unity 虚拟现实（VR）环境的 GPT 驱动多机器人测试平台的创新框架。用户研究表明，用户对于与机器人对话的预设期望较高，却很少尝试探索机器人合作伙伴的实际语言和认知能力，但那些进行探索的用户能从更自然的沟通和人类式的双向交流中受益。我们提供了一组对未来研究和类似系统的技术实施的经验教训。

Dec, 2023

通过呈现示例创新的学习场景，探索了多模态大语言模型 (MLLMs) 在科学教育的核心方面的转变作用，包括文本创作、个性化学习支持、培养科学实践能力以及提供评估和反馈。同时，强调了在实施 MLLMs 时采取平衡的方法的必要性，确保技术对教育者角色的补充，以确保人工智能在科学教育中的有效和道德使用。

Jan, 2024

人工智能聊天机器人工具、代码编写人工智能工具、网络安全本科教育、学习目标和自动化工具是该研究论文的关键词，并且论文主要探讨了新型人工智能工具对教育和就业的影响，以及如何在培养学生能力的同时与这些工具合作。

Sep, 2023

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

利用语言模型作为教育专家评估不同学生群体学习成果的方法，以优化教育材料。这种方法可以复制已有的教育研究结果，如专业逆转效应和变异效应，展示了语言模型作为可靠教育内容评估者的潜力。基于此，我们介绍了一种通过一个语言模型生成教育材料，另一个语言模型作为奖励函数进行指令优化的方法，并在数学问题工作表领域应用了这一方法，以最大化学生的学习收益。人类教师对这些由语言模型生成的工作表进行评估，发现语言模型的判断与人类教师的偏好具有显著的一致性。最后，我们讨论了人类和语言模型之间的潜在分歧和自动化教学设计带来的陷阱。

Mar, 2024