CSPhD-winston的博客

论文链接基于课堂智能分析大模型的教师教学能力分析框架及其应用研究_方海光https://download.youkuaiyun.com/download/WhiffeYF/89862859课堂师生交互智能分析技术研究综述-崔家郡https://download.youkuaiyun.com/download/WhiffeYF/89862857人工智能赋能研究生课堂教学质量评价新模式-刘长红https://download.youkuaiyun.com/download/WhiffeYF/89862855

大语言模型-教育方向数据集。

随着生成式人工智能的快速发展，基于大模型的智能体已经逐步具备了多模态感知、检索增强生成、推理与规划、交互与进化等能力。该研究提出基于大模型的教学智能体的基本概念与框架，以“大模型”为技术核心，重点构建“教育任务设定”“教育任务规划”“教育能力实现与拓展”“教育内容记忆与反思”“交互协作与动态进化”多个功能模块，支持与多类型对象交互并实现动态进化，涵盖人机交互、多智能体交互以及环境交互。

本实证研究检验了ChatGPT作为教育和学习工具的作用。它调查了ChatGPT为交流、商务写作和写作课程的学生和教师提供的机遇和挑战。它还努力提供建议。在进行了30个基于理论的和基于应用的ChatGPT测试后，发现ChatGPT有潜力取代搜索引擎，因为它为学生提供了准确和可靠的输入。对于机遇，研究发现ChatGPT为学生提供了一个平台，可以寻求基于理论的问题的答案，并为基于应用的问题产生想法。它还为教师提供了一个平台，可以在课堂中整合技术，并举办研讨会来讨论和评估生成的回应。

在过去的十年中，技术进步，尤其是人工智能（AI），显著改变了教育实践。最近，生成预训练变换器（GPT）的发展和采用，特别是OpenAI的ChatGPT，引起了相当大的兴趣。这些模型的前所未有的能力，如生成类似人类的文本和促进自动化对话，在包括教育和健康在内的各个领域都有广泛的影响。尽管它们潜力巨大，但科学界对其广泛使用和不透明性的担忧已经提出。ChatGPT，GPT系列的最新版本，表现出了显著的熟练程度，通过了美国律师资格考试，并在推出后不久就积累了超过一百万的订阅者。

近年来，人工智能（AI）和机器学习已经彻底改变了科学研究的格局。其中，聊天机器人技术近年来取得了巨大进步，尤其是ChatGPT作为一个显著的AI语言模型出现。这篇综述深入探讨了ChatGPT的背景、应用、主要挑战和未来的发展方向。我们首先探讨了它的起源、发展和底层技术，然后检查了它在客户服务、医疗保健和教育等多个行业的广泛应用。我们还强调了ChatGPT面临的重大挑战，包括伦理问题、数据偏见和安全问题，同时讨论了可能的缓解策略。

ChatGPT 迄今为止是世界上最先进的聊天机器人。与其他聊天机器人不同，它可以在几秒钟内创造令人印象深刻的散文，并在高等教育中的学生评估以及其他许多问题上引起了大量炒作和末日预言。ChatGPT 是一种最先进的语言模型（OpenAI的生成预训练变换器（GPT）语言模型的一个变体），旨在生成可以与人类写作的文本无法区分的文本。它可以以一种看似自然直观的方式与用户进行对话。在本文中，我们简要讲述了ChatGPT背后的组织OpenAI的故事。我们强调了从一个非营利组织到商业商业模式的根本变化。

随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型（LLMs）已成为研究热点。教育在人类社会发展和进步中扮演着重要角色。传统教育面临诸如学生个体差异、教学资源分配不足、教学效果评估等挑战。因此，LLMs在数字/智能教育领域的应用前景广阔。教育大型模型（EduLLMs）的研究不断发展，提供了实现个性化学习、智能辅导和教育评估目标的新方法和途径，从而提高教育质量和学习体验。本文旨在调查和总结LLMs在智能教育中的应用。首先介绍了LLMs的研究背景和动机，并解释了LLMs的本质。

我们介绍了MAmmoTH，一系列特别为通用数学问题解决而设计的开源大型语言模型（LLMs）。MAmmoTH模型是在我们精心策划的指令调优数据集MathInstruct上训练的。MathInstruct是由13个数学数据集组成的，其中包含中间推理过程，我们新策划了其中的六个。它展示了思维链（CoT）和程序思维（PoT）推理的独特混合，并且确保了在数学领域广泛的多样性覆盖。CoT和PoT的混合不仅释放了工具使用的潜力，还允许对不同的数学问题采取不同的思维过程。

高引用论文：ChatGPT for good?这篇论文探讨了大型语言模型（LLMs）在教育领域的应用、机遇、挑战以及未来的研究方向。综上所述，论文全面分析了大型语言模型在教育中的应用前景，并提出了实现其潜力所需注意的问题和未来的研究方向。

大型语言模型代表了人工智能领域的一项重要进步。其底层技术是进一步创新的关键，尽管在社区和地区内存在批评观点甚至禁令，但大型语言模型将持续存在。这篇评论文章介绍了大型语言模型在教育应用中的潜在好处和挑战，从学生和教师的角度出发。我们简要讨论了大型语言模型及其应用的现状。然后，我们强调了这些模型如何用于创建教育内容，提高学生的参与度和互动性，以及个性化学习体验。关于挑战，我们认为教育中的大型语言模型需要教师和学习者发展一套必要的能力与素养，以理解技术及其限制和这些系统的意外脆弱性。

论文提出了未来研究的方向，包括改进LLMs的集成方法、提高跨学科能力、增强学生个性化体验、确保内容的公正性和准确性，以及开发新的技术和方法来应对上述挑战。：论文强调了LLMs在教育中的变革潜力，它们能够提供个性化的学习体验，辅助教师进行课程设计和学生评估，并有可能改变传统的教育模式。：论文总结了LLMs在教育领域的应用前景，并指出为了实现这一潜力，需要对当前的技术和方法进行进一步的研究和开发。整体来看，论文提供了对LLMs在教育领域应用的全面分析，并指出了实现其潜力所需克服的关键问题和未来研究的方向。

在线教育平台利用互联网分发教育资源，旨在提供便捷的教育，但通常在与学生的实时交流中表现不足。它们往往难以解决学生在学习过程中遇到的多样化障碍。解决学生遇到的问题对于传统的深度学习模型来说是一个重大挑战，因为这不仅需要广泛的学科知识，还需要理解构成学生个体困难的因素。这对传统机器学习模型来说具有挑战性，因为它们缺乏理解学生个性化需求的能力。最近，大型语言模型（LLMs）的出现提供了解决这一问题的可能性，通过理解个体请求。

这篇论文探讨了如何通过使用GPT-4代码解释器（GPT4-Code）来解决具有挑战性的数学文字问题，特别是引入了一种新颖的提示方法——显式基于代码的自我验证（Explicit Code-based Self-verification, CSV），以增强模型的数学推理能力。：最后，模型使用加权多数投票机制，根据验证结果的不同状态（真、不确定、假）为每个可能的答案分配不同的权重，以提高整体答案的准确性。：模型随后编写额外的代码，目的是通过执行这段代码来验证上一步生成的答案的正确性。

最近，在大型语言模型（LLMs）如GPT-4和PaLM-2方面取得的进展，在解决数学推理问题上带来了显著的进步。特别是，OpenAI的最新版GPT-4，被称为GPT-4代码解释器，在具有挑战性的数学数据集上表现出色。在本文中，我们通过在GPT-4代码解释器上引入不同的代码使用频率约束，探索了代码对增强LLMs推理能力的影响。我们发现其成功在很大程度上归功于其生成和执行代码的强大技能，评估代码执行的输出，并在接收到不合理的输出时纠正其解决方案。

这篇论文探讨了如何利用预训练的大型语言模型（LLMs），特别是OpenAI的ChatGPT，来生成适合中国中学生的高质量、个性化的阅读理解练习。研究团队开发了一个系统，通过精心设计的提示，指导ChatGPT生成连贯且多样化的阅读材料和相应的多项选择题。论文强调了AI技术在教育领域的应用前景，并展示了ChatGPT作为教育工具的有效性，同时也指出了需要进一步研究和改进的地方。：介绍了阅读理解对英语学习者的重要性，并指出了当前教育实践中使用过时阅读材料的问题。

最近预训练的大型语言模型（LLMs），例如OpenAI的ChatGPT，已经在各个领域引起了变革。例如，在教育领域开发利用LLMs语言能力的智能系统显示出明显的潜力。尽管研究人员最近探索了ChatGPT可能如何协助学生学习，但很少有研究将这些技术应用于涉及教师和学生的现实课堂环境。在这项研究中，我们实施了一个阅读理解练习生成系统，为中国的中学英语学习者提供高质量和个性化的阅读材料。对生成的阅读段落和相应的练习问题进行了广泛的自动和手动评估，证明系统生成的材料适合学生，甚至超过了现有的人工编写材料的质量。

人工智能（AI）对传统教育产生了深远的影响。近年来，大型语言模型（LLMs）已经被越来越多地应用于各种场景，例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别和自动驾驶。LLMs也被应用于包括推荐、金融、政府、教育、法律事务以及金融等多个领域。作为强大的辅助工具，LLMs融合了深度学习、预训练、微调和强化学习等多种技术。将LLMs用于智能教育（LLMEdu）已经成为全球各国的重要战略方向。虽然LLMs在提高教学质量、改变教育模式和调整教师角色方面展现出巨大潜力，但这些技术仍然面临若干挑战。

大型语言模型（LLMs）的出现为教育领域带来了新的可能性时代。这篇综述论文从多方面的角度总结了LLMs在教育环境中的各类技术，包括学生和教师的辅助、自适应学习和商业工具。我们系统性地回顾了每个角度的技术进步，整理了相关的数据集和基准测试，并识别了在教育中部署LLMs所面临的风险和挑战。此外，我们概述了未来的研究方向，突出了潜在的有希望的方向。我们的调查旨在为教育工作者、研究人员和政策制定者提供一个全面技术图景，利用LLMs的力量来彻底改变教育实践，并促进更有效的个性化学习环境的形成。

这篇论文介绍了一个名为GSM-PLUS的基准测试，它旨在全面评估大型语言模型（LLMs）解决数学问题时的鲁棒性。

大型语言模型（LLMs）在各种数学推理基准测试中取得了令人印象深刻的表现。然而，关于这些模型是否真的理解并应用数学知识，还是仅仅依赖于数学推理的捷径，争论越来越多。一个关键且频繁出现的证据是，当数学问题稍有变化时，LLMs可能会出现不正确的行为。这激励我们通过测试广泛的数学问题范围，包括GSM8K（Cobbe等人，2021年）、高中数学MATH（Hendrycks等人，2021年）和大学数学定理问答Theoremqa（Chen等人，2023年），来评估LLMs数学推理能力的鲁棒性。

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）在教育领域的应用日益广泛，展现出改善教学方法和提供个性化学习体验的巨大潜力。这些模型以其在自然语言处理方面的卓越能力，为教育带来了革命性的变革。然而，LLMs的复杂性和不透明性，特别是它们的内部机制仍然不清晰，引发了对其可解释性的广泛关注。这种缺乏透明度不仅为下游应用带来了风险，而且限制了它们的广泛应用，需要通过可解释性来确保应用安全、克服性能限制，并控制社会影响。

在本文中，我们利用大型语言模型（LLMs）的理解和生成能力来自动生成定制化的课程计划。这解决了传统计划可能无法充分满足不同教学环境和学生群体的特定需求的常见挑战。我们提出了一个新颖的三阶段过程，包括使用检索增强生成（RAG）逐步生成课程计划的每个关键组成部分，通过LLMs进行自我批评，以及随后的细化。我们使用这种方法为小学2至5年级生成了涵盖80多个主题的数学课程计划。邀请了三位经验丰富的教育工作者制定全面的课程计划评估标准，然后使用这些标准将我们的LLM生成的课程计划与同一主题的实际课程计划进行基准比较。

01 辛涛-后疫情时代教育评测的转向02 郑勤华-多模态数据支持下学生坚毅力表现性评价研究03 陈文智 - 智能教育评价新方法及其应用实践04 周东波-知识引导下的教育评价05 刘淇 - 大规模自适应测试中的机器学习问题初探