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大型语言模型作为虚拟导师的使用综述
利用 Transformer 架构的大型语言模型在教育领域引起了广泛关注，主要应用包括生成和评估教育材料、自动问题生成等，其中 GTP-3 和 BERT 是最受欢迎的模型。
PDFa month ago
利用大型语言模型进行 NLP 教育中的概念图恢复和问题回答
本研究探索了大型语言模型在教育应用中的能力，重点关注概念图恢复和问题回答。研究通过引入 TutorQA，一个新的专家验证的自然语言处理基准，评估了大型语言模型在领域特定的概念图和问题回答中的性能，证明其零 - shot 概念图恢复具有竞争力
PDF4 months ago
运用符号知识增强深度神经网络：朝向可信和可解释的教育人工智能
人工神经网络在教育应用中具有适应性教育服务的重要性，然而由于三个重大挑战，即难以整合教育知识、学习和反思偏见，以及缺乏解释性，它们在实践中的教育潜力受到限制。该研究认为神经符号人工智能具有解决这些挑战的潜力，通过开发一种称为 NSAI 的方
PDF8 months ago
EMNLP关于运用大型语言模型促进数学学习的三个问题
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。
PDF8 months ago
提高语言学习聊天机器人的对话质量：对 GPT4 进行 ASR 错误修正的评估
本文探讨在对话环境中使用 GPT4 进行 ASR 错误校正，通过使用语义文本相似度和下一回应的合理性评估错误校正模型对对话质量的影响，我们发现 GPT4 矫正的转录虽然会增加词错误率，但会导致更高的对话质量，且无需领域内训练数据。
PDFa year ago
ACL在线语言学习的自适应个性化锻炼生成
本文介绍了一项新的任务，旨在为在线语言学习提供个性化的练习生成，我们结合知识追踪模型和受控文本生成模型，训练并在 Duolingo 的真实学习者交互数据上评估我们的模型，并展示了学生个性化生成的优越性能以及模型在教育应用中的潜在用途。
PDFa year ago
COLING第二次审视的偏见：对德国教育同行评审数据建模偏见的深入挖掘
本文基于德文语料库的数据集，在多个体系结构中通过词嵌入联想测试（WEAT）分析了预先训练的德语语言模型的偏见，发现这些语言模型存在实质性的概念、种族和性别偏见，并且在同伴评审数据的微调中，偏见在概念和种族轴上有显着变化。
PDF2 years ago
人工智能教育公平性挑战和需求专家观点
本研究通过采用匿名调查和专家面谈的方式研究了如何在教育人工智能应用程序的开发过程中考虑公平性的挑战和需求，以及对数据挖掘和机器学习的推动作用，为实现更公平的教育人工智能应用程序提出了具体方向。
PDF2 years ago
向健忘的学习者教授多个概念
本文从离散优化的角度，介绍了一种新的算法框架，用于教授多个概念，具有较强的性能保证和自适应调度，能够应用于不同的记忆模型，为针对在线单词教学和识别动物物种的应用提供了有效的解决方案。
PDF6 years ago