大语言模型 (LLMs) 在教育领域带来了新的可能性。本综述论文从多个角度总结了 LLMs 在教育环境中的各种技术，包括学生和教师辅助、自适应学习和商业工具。我们系统地审查了每个角度的技术进展，整理了相关的数据集和基准，并识别了在教育中部署 LLMs 所面临的风险和挑战。此外，我们概述了未来的研究机会，强调潜在的有前途的方向。我们的综述旨在为教育工作者、研究人员和决策者提供一个全面的技术画面，以利用 LLMs 的力量革新教育实践，并促进更有效的个性化学习环境。

Mar, 2024

人工智能在教育领域有深远的影响，特别是大型语言模型（LLMs）在智能教育（LLMEdu）中的应用，对提高教学质量、改变教育模式和调整教师角色有巨大的潜力，然而仍面临着挑战和问题。本文系统综述了 LLMEdu 的当前技术、挑战和未来发展，并介绍了 LLMs 与教育的特点以及将 LLMs 整合到教育中的好处。同时还回顾了将 LLMs 整合到教育行业的过程和相关技术的引入，并讨论了 LLMEdu 所面临的挑战和问题，以及未来优化 LLMEdu 的前景。

May, 2024

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

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

本文对基于大型语言模型的教育技术创新进行了系统文献综述和理论分析，并提出了以人为本的开发推荐，以解决基于大型语言模型的教育任务自动化可能带来的实际和伦理挑战。

Mar, 2023

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

通过研究大语言模型在教育应用中的潜力，该论文探讨了如何利用大语言模型提供适应性反馈来帮助学生学习数学，并提出了与此相关的挑战。

Oct, 2023

通过对多个 LLM 模型的研究，本文不仅提供了全面的概述，还明确了现有挑战，并指出了未来的研究方向。该综述提供了关于生成型人工智能的当前状态的全面观点，为进一步的探索、增强和创新提供了启示。

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

本文回顾了最近发表的关于 LLMs 在道德教育和发展研究中的问题，涵盖了 LLMs 的新功能特性，如情境学习和思维链以及在解决伦理困境时的表现及其潜在意义和影响。

Jun, 2023