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

我们提出了一种基于数学误解的大型语言模型（LLM）数学推理能力的新评估方法。我们通过模拟LLMs作为初学者和专家导师，旨在识别由于特定误解导致的错误答案，并识别一个错误答案背后的误解。与传统基于LLMs的数学评估侧重于正确回答数学问题不同，我们的方法受到教育学习科学原则的启发。我们要求LLMs明确地模仿初学者通过基于不完整知识的特定错误方式回答问题，并模仿专家导师识别与问题的错误答案相对应的误解。通过简单的小学数学问题实验，我们发现，尽管LLMs可以轻松正确回答这些问题，但它们难以识别：1）与特定不完整知识（误解）相对应的错误答案；2）解释特定错误答案的误解。我们的研究指出了增强LLMs数学推理能力的新机会，尤其是在教育应用中开发健壮的学生模拟和专家辅导模型方面。

Oct, 2023

我们探索了大型语言模型在辅导教师补救学生错误中的潜力，并通过评估表明，尽管模型不断改进了原始辅导响应，但仍无法达到经验丰富的数学教师的水平。这项工作揭示了当前大型语言模型在提供规模化高质量学习体验方面的潜力和局限性。

Oct, 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

该研究调查两个生成模型在评估真实教师在应对学生数学错误方面的表现能力，发现 GPT-3.5-Turbo 和 GPT-4 都能够熟练评估与学生犯错有关的标准，但在识别学生错误的情况下存在局限性。未来的研究将致力于通过评估更多对话数据集和评估学习转化来提升泛化能力，进一步分析教师在真实场景中应对学生数学错误的表现。

Jan, 2024

使用大型语言模型（LLMs）构建智能辅导系统，结合传统教学方法并实现更好的教学成果。

Feb, 2024

近期的研究将大型语言模型（LLMs）应用于多样的教育环境，包括提供自适应编程提示，一种专注于帮助学生在问题解决中前进的反馈类型。本研究通过使用LLM Hint Factory的思辨法研究，对12名初学者进行了研究，该系统提供四个级别的提示，从一般的自然语言引导到具体的代码辅助，格式和粒度不同。我们发现，仅凭高级自然语言提示可能无济于事，甚至具有误导性，尤其是在处理下一步或与语法相关的帮助请求时。添加低级的提示，如带有行内注释的代码示例，可以更好地支持学生。这些发现为定制内容、格式和粒度级别的帮助响应，以准确识别和满足学生的学习需求，开辟了未来的研究方向。

Apr, 2024

智能辅导系统中的自动反馈组件通常采用基于模板的方法，但在开放式数学问题中存在大量不同的错误类型。本研究使用大型语言模型来生成开放式数学问题的反馈，发现尽管能够学习反馈的格式，但无法完全理解学生的数学错误。

May, 2024

利用大型语言模型和对学生解答进行验证的对话教学模型的研究，以提高教导质量并更准确地探测学生错误并针对性地给出反馈。

Jul, 2024

本研究关注目前大型语言模型在逻辑和基础数学推理中的不足，通过提供“提示”来提升其解决高级数学问题的能力，灵感来源于人类的数学教学方法。我们的实验证明了这种方法的有效性，并评估了模型在错误提示下的鲁棒性，展示了与其他提示技术的比较结果。

Oct, 2024