该研究介绍了一种利用大型语言模型（LLM）进行教育目的的土耳其纵横字谜生成器，并提供了两个特殊数据集，其中一个包含超过 18 万个唯一的答案 - 提示对，用于从给定答案生成相关提示，另一个包含超过 3.5 万个包含文本、答案、类别和提示数据的样本，旨在为特定文本和关键词生成特定类别的提示。除了娱乐之外，这个生成器成为一种互动教育工具，提高记忆力、词汇量和问题解决能力。对于土耳其语而言，它是人工智能增强教育的一个显著步骤，将游戏式的参与与学习相结合，在土耳其语中建立了互动、智能学习工具的新标准。

May, 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

应用基于大型语言模型的问题生成方法，考虑教学需求，通过实验验证教师对自动生成问题的喜好，结果显示教师更愿意使用自动生成的问题写测验，并且这样的测验在质量上不亚于手写版本，甚至可以提高测验质量，显示了课堂环境中大规模使用问题生成的潜力。

Jan, 2024

使用大型语言模型生成问题回答数据集，尤其是针对低资源语言，存在领域知识和文化细微差别的困难；实验证明最佳的大型语言模型 GPT-4 Turbo 能够生成具备充分知识的印度尼西亚语问题，但在苏丹尼斯语上表现欠佳，凸显中资源语言与低资源语言之间的性能差异；此外，我们对各种大型语言模型在生成数据集上进行基准测试，结果表明它们在由语言模型生成的数据集上表现比人工创造的数据集更好。

Feb, 2024

本文旨在解决土耳其语自然语言处理方面的挑战，探讨通过构建大规模土耳其语语料库和训练大型语言模型（LLM），在细调已经训练好的模型的基础上，实现特定任务的自定义大型语言模型。

Jun, 2023

这篇论文讨论了使用大型语言模型（LLMs）对开放文本短答案问题进行评分的实验，研究了不同组合的 GPT 版本和提示工程策略在标记真实学生答案时的性能表现，并发现 GPT-4 在这方面表现良好与人类级别接近。这一研究对于支持 K-12 教育中的低风险形成性评估任务具有重要意义。

May, 2024

使用大型语言模型生成和评估阅读理解测试题目是一个有前途的方法，特别适用于没有足够可用数据的语言。

Apr, 2024

通过研究低资源语言，对训练策略、模型选择、数据可用性和知识传递等问题进行深入分析，以进一步推进低资源语境下大型语言模型 (LLMs) 的发展，使自然语言处理 (NLP) 的益处更广泛可及。

May, 2024

本篇研究旨在利用标准化的 NLG 指标来检测 QGen 模型所带来的实际效果，并以教师自动生成阅读理解测试为例进行实际应用测试。虽然我们发现近期 QGen 取得了显著进展，但最佳模型仅得到了 10 名教师中的 68.4％同意接受的问题，同时也发现需要新的自动度量标准来指导 QGen 研究前进。

May, 2022

通过对计算机科学 - NLP 领域的 20 个选定主题进行研究和评估，本文证明了 GPT-4 相对于 GPT-3.5 在产生简明调查文章方面的成功，并揭示了 LLM 在特定领域应用中存在的问题和短板。

Aug, 2023