通过使用心理学实践中的认知重评方式，本研究设计出一种具有高级心理能力的大型语言模型，经过专家评估证实，即使是由 RESORT 引导的规模为 7B 的大型语言模型也能够生成能够帮助用户认知重评自身情况的共情回应。

Apr, 2024

探讨生成式语言模型在数字应用中的广泛使用可能会不经意地引发自我加强学习循环，从而放大现有的语言偏见，这可能会影响未来几代人的语言和认知发展，并强调有必要进行严格的研究，以确保这些强大技术的有效、安全和公平使用，同时保持人类语言的丰富性和多样性。

Jun, 2023

本研究评估了大型语言模型（LLMs）GPT-4 和 GPT-3.5 在教育反馈调查中提供洞察力的潜力，并应用自然语言处理的方法，通过多标签分类、提取、主题分析和情感分析等任务来实现教育中常见的目标，从而展示了 LLMs 在洞察力提取方面的巨大潜力。

Sep, 2023

通过 HealMe 模型，本文探讨了大型语言模型在认知重构中的作用，以及它在心理治疗中引起积极影响的有效性和潜在的正面影响，通过采用基于心理治疗框架的移情对话，指导客户从情况、观点和行动建议等方面进行认知重构，实现深层次负面思维的转变和理性维度的培养。

Feb, 2024

通过翻转教室、交互翻转等技术，利用 OpenAI 的 GPT 系列模型作为语言模型，实现了学生生成问题和教师个性化培训路径的自主调节，有效缩小了教师与学生之间的距离，提供了优化教学步伐和积极参与课堂体验的可能性。

Nov, 2023

通过实证用户研究 (n=30)，我们调查了现代大型语言模型 (LLMs) 在协助专业作家方面的效用，发现作家在规划、翻译和审阅等认知活动中都寻求 LLMs 的帮助，尤其在翻译和审阅方面 LLMs 更为有帮助，同时我们的研究结果也强调了利用 LLMs 进行创意写作辅助的未来研究方向。

Sep, 2023

基于大型语言模型的教育系统研究，评估其在教育能力方面的潜力，并提出统一和专家混合两种方法构建下一代智能教育系统，同时探讨了挑战和未来发展方向。

Dec, 2023

大语言模型（LLMs）的一个优点是它们的情境化能力 —— 根据学生的输入（如解决方案策略或前期讨论）提供不同的回应，以更好地让学生参与其中。我们提出了一个概念验证的 LLM 应用的设计和评估，以为学生提供动态和情境化的反馈。具体来说，我们在一个大学级别的云计算课程的在线编程练习机器人中加入了 ChatGPT，它在数据库设计的协作查询优化任务中为学生提供情境化的反思触发点。我们展示了 LLMs 可以用于生成高度情境化的反思触发器，这些触发器结合了上下文中正在进行的协作讨论的详细信息。我们详细讨论了触发器设计空间的探索以及其与学习目标的对应关系，以及在一项涉及 34 名学生的试点研究中对学生学习的影响。

Apr, 2024

本研究调查了利用专家知识规则模型、监督式机器学习模型和大型语言模型（LLM）从学生讨论中检测挑战和识别挑战维度（认知、元认知、情感和技术 / 其他挑战）的潜力。结果显示，监督式机器学习和 LLM 在两个任务中表现出色，而基于规则的方法则主要依赖专家设计的特征。该论文对自动检测和支持学生在协作学习活动中遇到的挑战时刻的三种方法的表现进行了广泛讨论。论文认为，尽管 LLMs 具有许多优势，但由于其缺乏可靠性以及在有效性评估、隐私和杂乱性方面存在问题，它们不太可能成为解决学习的社交共享调控的检测和反馈问题的万灵药。我们通过讨论额外的考虑因素来结束该论文，包括模型的透明度，以探索使用 LLMs 为学生和教育工作者提供可行且有意义的分析反馈。

Jan, 2024

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