通过分析 GPT-4 在高等教育的 Python 编程课程中生成的多项选择题（MCQs），我们发现 GPT-4 能够产生具有清晰语言、单一正确选项和高质量干扰项的 MCQs，并且这些生成的题目与学习目标高度一致。这些研究结果对于希望充分利用最先进生成模型来支持多项选择题的编写工作的教育工作者具有潜在价值。

Dec, 2023

本研究系统评估了两种模型 (基于 GPT-3.5 的 ChatGPT 和 GPT-4)，并将它们与人类导师在各种情形下的表现进行比较。我们使用五个 Python 编程问题和来自在线平台的真实有 bug 程序进行评估，并使用基于专家的注释进行评估。结果表明，GPT-4 明显优于 ChatGPT，并在某些场景下接近人类导师的表现，但在某些情况下仍表现不佳。

Jun, 2023

本文报道了 OpenAI 发展的最新模型 GPT-4，证明其不仅能够掌握语言，而且在数学、编码、视觉、医学、法律和心理等多个领域中都能够解决新颖且困难的任务，表现接近于甚至超过人类的水平，代表了一种新的群体智能的语言模型，并可能被视为人工通用智能（AGI）系统的早期、但尚不完整的版本。同时，本文还探讨了 GPT-4 的局限性，指出其可能需要超越下一个预测的新范式，为实现更深入和全面的 AGI 版本的发展面临的挑战，以及该技术飞跃的社会影响和未来研究方向的反思。

Mar, 2023

本论文探讨了在教学设计中利用大型语言模型（LLMs），尤其是 GPT-4 的全面应用。我们关注以缩小理论教育研究和实际实施之间的差距为目的，通过扩大基于证据的教学设计专业知识的规模。本文讨论了 AI 驱动内容生成的益处和局限性，强调人为监督保证教育材料质量的必要性。我们通过两个详细的案例研究阐释了这一工作，其中应用 GPT-4 创建了复杂的高阶评估和不同课程的主动学习组成部分。根据我们的经验，我们提供有效使用 LLM 的最佳实践，如利用模板，微调，处理意外输出，实施 LLM 链，引用参考文献，评估输出，创建量表，评分和生成干扰项。我们还分享了我们对未来的推荐系统的愿景，该推荐系统可以根据用户的独特教育背景，定制 GPT-4 从教育研究中提取教学设计原则，并创建个性化的、具备证据支持的策略。本研究有助于理解和最大限度地利用 AI 驱动的语言模型潜力，以增强教育成果。

May, 2023

本文探讨了人工智能在提供个性化代码改正和生成反馈方面的潜力，根据两个真实作业的学生提交进行了调查，结果显示 73% 的提交正确识别，并且在这些情况中，GPT-3.5 还成功生成了有效且高质量的反馈。

Oct, 2023

本文提出一种利用大型语言模型（LLMs）提炼数学单词问题求解能力并将其转化为更小、更高效的学生模型的新方法，结合教育科学原则生成针对性的练习，从而实现个性化学习。实验结果表明，我们的方法在三个不同的基准测试中比 LLMs 更准确，并且使用的参数显著更少。

May, 2023

本文研究了 GPT3.5 和 GPT4 作为编码助手的性能，测试结果表明 GPT4 具有卓越的性能，可以提高程序员的生产力并重组基于这些新工具的软件开发流程。

Sep, 2023

通过评估 GPT-4 在人工智能实践课程中生成高质量学习目标的能力，本研究结果显示，自动生成的学习目标大多合理，表达准确，符合 Bloom 分类法的不同层次，可以用于支持课程和课程设计的工作。

Jun, 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

本实验研究使用 OpenAI 的 GPT-3.5 模型在一个自动化的评估平台上生成学生编程作业的个性化提示，实验小组依赖平台反馈较少但在启用 GPT 提示时表现得更好。

Jun, 2023