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胡萝卜与大棒：通过正面与负面反馈促使自我激励
积极思考被认为是自我激励的重要组成部分，在教育和工作等各个实践领域中。我们提出了 CArrot 和 STICk（CASTIC）数据集，旨在促进自我激励。
PDF8 days ago
ChatGPT 在教育中的应用：将挑战转化为机遇
人工智能在教育领域带来了个人化学习的潜力，但也面临着作弊、准确性和教育工作者有效整合的问题。本研究通过运用 Technology Acceptance Model，评估教育工作者和学生对生成型人工智能的态度、使用模式和障碍，旨在深入研究这些
PDFa month ago
设计基于人工智能的网络骚扰检测实验室：AI 网络安全教育
为了解决针对非计算机专业学生使用人工智能进行网络骚扰检测时的设计问题，我们设计了一个动手实验平台，使非计算机专业的学生能够通过实践学习人工智能和网络骚扰检测的概念与应用。调查结果显示，学生对人工智能和网络骚扰检测的概念有较好的理解。
PDF2 months ago
编程作业中隐含的学生知识表征的解释
利用生成式大型语言模型的最新进展，我们通过引入 InfoOIRT 模型（一种信息正则化的开放性项目反应理论模型）对潜在的学生知识表示进行解释，以生成学生编写的开放性编程问题代码。通过在实际编程教育数据集上的实验，我们展示了 InfoOIRT
PDF2 months ago
开源语言模型的反馈能力评估：利用 GPT-4 作为评委帮助学生的能力
通过使用 GPT-4 对多个开源语言模型的反馈进行评估，本研究探讨了大型语言模型在教育领域中生成反馈的质量，并发现一些模型在性能上可以与专有的语言模型竞争，从而为其在教学环境中的负责任使用提供机会。
PDF2 months ago
FOKE：个性化和可解释的教育框架集成基础模型、知识图谱和提示工程
通过整合大型语言模型、知识图谱和提示工程，FOKE 框架旨在革新智能教育，实现个性化、互动性和可解释性。它引入了三个关键创新：分层知识森林、多维用户建模机制和交互式提示工程方案，在编程教育、作业评估和学习路径规划中展示了其有效性和实用性，为
PDF2 months ago
Mathify: 在数学问题求解任务上评估大型语言模型
自然语言处理和大型语言模型在教育和指导方法领域取得了快速进展，特别在解决数学问题的应用方面，其中 MAmmoTH-13B 表现出了最高的能力水平，成为解决 NCERT 数学问题的可靠基准。
PDF2 months ago
大型语言模型与用户界面相遇：反馈供应案例
将生成式 AI（GenAI）和大型语言模型（LLMs）应用于教育可以提高教学效率，丰富学生学习。使用当前的 LLM 涉及到会话式用户界面（CUIs）用于生成材料或提供反馈，但这带来了教育者在 AI 和 CUI 领域的专业知识需求、高风险决策
PDF2 months ago
多阶段系统的分布式无悔学习与端到端强化学习反馈
本文研究具有端到端赌博反馈的多阶段系统，提出了分布式在线学习算法，以在对抗环境中实现次线性遗憾。
PDF3 months ago
与机器人对话：拓宽参与和研究的 SLIVAR 社区提案
自然人类语言与机器的交互能力已经不仅仅是司空见惯，而且是被期望的。下一步不仅仅是文本界面，而是语音界面；不仅仅与电脑，而是与包括机器人在内的所有机器的交互。本文记录了近期与机器人的口头对话这一快速发展领域的历史，并提出了三项建议：第一是教育
PDF3 months ago
面向人机交互的大型语言模型：机遇与风险
通过对大型语言模型在社交机器人中的潜力进行分析，本研究侧重于教育、医疗和娱乐等社交机器人的应用，并对这些语言模型如何安全地接受培训以 “理解” 社会规范和问题进行了研究，以期为其他有兴趣将语言模型融入机器人的研究人员提供有益指导。
PDF3 months ago
教育中的大型语言模型：概述与展望
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
PDF3 months ago
应用 ChatGPT 进行对话教学的有效性研究：基于脑电图的调查
最近几年，人工智能技术的迅猛发展，特别是诸如 ChatGPT 等大型语言模型的出现，为教育领域的应用提供了重要前景。然而，对于 LLMs 来有效地履行教学角色以促进学生学习，从而实现与人类教育工作者类似的对话式教学情景，仍然是一个非常有价值
PDF3 months ago
教育中的生成式人工智能：教育工作者意识、情感和影响因素研究
通过分析大学教师对人工智能语言模型的经验和态度，本研究填补了文献中对人工智能在教育中的应用以及其对教学和学习的潜在影响的研究空白。该研究调查了高等教育中语言模型和生成式人工智能工具的意识水平、整体态度以及影响这些态度的因素。研究结果显示，教
PDF3 months ago
大型语言模型在心理健康领域的机遇和风险
全球心理健康问题的比例正在上升，现有的心理卫生模型已无法满足需求；大型语言模型 (LLMs) 的出现给人们带来了巨大的希望，有望创造新颖的、大规模的解决方案来支持心理健康。在这篇综述中，我们总结了现有文献关于使用 LLMs 提供心理健康教育
PDF3 months ago
RECIPE4U: 学生 - ChatGPT 互动数据集在 EFL 写作教育中的应用
将生成式人工智能技术应用于教育领域的研究正在扩展，本文通过对 212 名大学生的英语作为外语写作课程进行为期一学期的实验，创造了名为 RECIPE4U 的数据集，记录了学生与 ChatGPT 对话修订文章的全过程，并对学生的意图和满意度进行
PDF4 months ago
机器学习早在小学毕业就能预测中学辍学
教育在减轻贫困、推动经济增长和赋予个人力量方面发挥着关键作用，然而，学校辍学的持续问题带来了重大挑战，本研究在 13 年的纵向数据集基础上通过机器学习模型的开发展现出显著的分类能力，未来这样的模型有可能支持教育工作者识别处于风险之中的学生，
PDF4 months ago
MATHWELL：扩展规模下的教育数学问题生成系统
使用语言模型自动生成的 K-8 数学题库，通过定期优化和专家标注的数据，得到了迄今规模最大的英语数学题库，其中有 20,490 个问题，其中 3,484 个经过领域专家评分，发现 MATHWELL 比其他方法生成的问题更容易求解、准确和适用
PDF4 months ago
多利益相关者视角下的负责任人工智能与教育可接受性
该研究调查了不同人群（包括学生、教师和家长）对教育中不同人工智能应用的可接受性，关注数据隐私、透明度、解释能力和人工智能的道德运用等问题。通过虚拟场景研究方法，参与者对四种人工智能应用场景的感知进行评估，结果发现接受和信任人工智能在不同利益
PDF4 months ago
LLM 是否隐含确定适合用户的文本难度？
通过使用大型语言模型（LLMs），调整生成的文本难度以适应学生，以达到提高学生理解能力的个性化教育目的。用于分析 LLMs 如何在用户输入和生成的文本之间隐式调整文本难度。通过从 Stack-Overflow 创建新的数据集来进行实验，探讨
PDF4 months ago