数字化教育及其对教学方法的影响是这项研究的重点，该研究探讨了 ChatGPT 在应用科学布尔根兰应用科学大学云计算工程硕士课程中使用的角色扮演游戏中的应用。该研究的目的是分析人工智能模拟对学生学习体验的影响。研究采用维果茨基的社会文化理论，使用 ChatGPT 将学生带入模拟商业场景中的战略决策过程，以加深他们的理解。方法论包括角色扮演和对 20 个学生反思的定性内容分析。研究结果表明，ChatGPT 提高了学生的参与度、批判性思维和沟通技巧，同时有助于理论知识的有效应用。此外，模拟可以促进理论知识的有效应用。研究结果强调了自适应教学方法在促进数字素养和为数字职场装备学习者方面的重要性。将人工智能融入课程和高等教育领域持续创新的需求也被强调为确保优秀、面向未来的教学的手段。研究结果突出了人工智能特别是 ChatGPT 作为一种创新前沿教育工具的潜力，既能提升学习体验，又能通过教育实现可持续发展目标（SDGs）。

Jul, 2024

本文是第一篇关于利用大规模预训练语言模型（LLMs）进行科学模拟的研究，聚焦于四个建模和模拟任务，分别评估 LLMs 的预期优势和局限性，并为模型构建者提供实用指南，包括解释概念模型结构、总结模拟输出、通过文本传达模拟可视化洞见以及解释模拟错误并提供解决方案。

Jun, 2023

本技术报告针对大型语言模型 (ChatGPT 和 GPT-4)，探究它们在玩文字游戏方面的能力，实验证明 ChatGPT 表现与现有系统相比具有竞争力，但仍没有足够的智能去构建游戏世界模型、利用已有世界知识和推断游戏进程中的目标。这为人工智能、机器学习和自然语言处理交叉领域开辟了新的研究问题。

Apr, 2023

结合 ChatGPT 和传统的基于信息检索的聊天机器人框架，提供优化的高等教育学生支持，以解决 LLMs 在教育背景下生成错误、偏见或无用答案的挑战。

Dec, 2023

RoleLLM 是一种框架，用于在大规模语言模型中评估和增强角色扮演能力。通过 Context-Instruct 和 RoleGPT，我们创建了 RoleBench，这是角色扮演的第一个系统性和细致的基于角色的基准数据集，该数据集包含 168,093 个样本。此外，通过 RoleBench 上的 RoCIT，我们获得了 RoleLLaMA（英文）和 RoleGLM（中文），显著增强了角色扮演的能力，甚至与使用 GPT-4 的 RoleGPT 的结果相当。

Oct, 2023

本研究采用了学生至上的方法，通过学生调查和访谈以全面了解计算机科学本科生如何使用 ChatGPT，这是由 OpenAI 发布的一种流行的大型语言模型。研究发现，大多数学生对 ChatGPT 在课程相关任务中的辅助性态度积极，但也发现了在学生中长期接纳 ChatGPT 所面临的各种挑战，这些发现具有更广泛的意义，并可适用于其他大型语言模型及其在计算机教育中的作用。

Nov, 2023

通过分析大型语言模型（LLMs）与入门级编程学生的交互，我们了解到了学生们与 ChatGPT-3.5 等相关工具的互动情况，这将对未来的高等教育入门级编程课程的教学实践和指导产生积极影响。

May, 2024

该论文研究了大型语言模型（LLMs）ChatGPT-3.5 和 GPT-4 在解决入门级编程任务中的表现，并根据表现得出了利用 LLMs 进行教学场景和评估格式的暗示。研究选取了来自免费网站 CodingBat 的 72 个针对初学者的 Python 任务，使用完整任务描述作为 LLMs 的输入，通过 CodingBat 的单元测试评估生成的回复。此外，还分析了文本解释和程序代码的普遍可用性。结果显示得分高，正确响应率为 94.4％至 95.8％，同时文本解释和程序代码的可用性可靠，从而为将 LLMs 纳入编程教育和评估中打开了新的途径。

Aug, 2023

研究论文探讨了在一个初级编程课程中使用 ChatGPT 作为虚拟助教的潜力，并通过比较其与人类助教在一些助教功能上的表现来评估 ChatGPT 的能力。论文结论中讨论了将 ChatGPT 纳入计算机教育中对自动分级、个性化学习和教学支持的影响。

Dec, 2023

大型语言模型（LLM），如 GPT 和 Bard，能够根据文本描述生成代码，具有显著的效果。该研究调查了 52 名大一计算机科学专业学生对具备代码生成功能的技术的看法，结果显示学生们普遍支持 GPT 在学术使用中的重要性，并强调了对 GPT 的具体培训的需求。

Apr, 2024