使用大型语言模型的系统提供即时反馈给学生在翻转课堂准备学习中，旨在解决翻转课堂模式中确保学生情感投入和动力学习的挑战。

Jul, 2023

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

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

该研究论文探讨了大语言模型和聊天机器人结合应用于研究生工程教育的可能性，并通过一个研究案例证明了聊天机器人在课堂上的潜在优势，包括促进自主学习、提供即时反馈以及减轻教师负担。该研究还讨论了智能提示对聊天机器人性能的提升效果以及如何通过插件扩展聊天机器人的功能，同时强调在教育中使用这些人工智能模型所面临的挑战和伦理问题，并主张采取平衡的方法进行评估和改进。

Sep, 2023

本研究借鉴自然语言处理和大型语言模型相结合的方法，采用自然文本提示来制作课程内容，有效提高了儿童好奇心问题的生成能力，同时发现开放式训练内容更适合培养好奇心问题发现的技能。

Nov, 2022

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

对话问答系统使用大规模语言模型进行模拟和交互，提出了一种基于零 - shot 学习的模拟框架，通过教师 - 学生互动模式实现指定主题下的问题和回答生成。通过评估教师和学生模型的性能并比较人类生成对话与模型生成对话的差异，揭示了使用语言模型进行 CQA 交互模拟的有效性和表现。

Dec, 2023

该研究探讨了大型语言模型（LLM），特别是 GPT-4，在课堂对话分析中的应用，这是教学诊断和质量改进的关键研究任务。研究发现传统定性方法在教育研究中具有知识密集和劳动密集的特点，调查了 LLM 在简化和增强分析过程方面的潜力。通过对中学的数据集进行分析，包括数学和语文课堂的对话，该研究对人工编码的对话进行了评估，并使用定制的 GPT-4 模型进行了分析。该研究重点比较了手动注释和 GPT-4 输出，以评估其在教育对话分析中的有效性。评估了 GPT-4 的时间效率、编码者间一致性和编码者间可靠性。结果表明，使用 GPT-4 能够显著节省时间，并且模型与人工编码者之间具有高度的一致性，尽管在某些代码上存在差异。这些发现凸显了 LLM 在教学评估和促进方面的巨大潜力。

Feb, 2024

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