当大语言模型应用到教育领域时会有什么火花出现？

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LLM + Education会出现哪些机遇与挑战? 今天笔者分享一篇来自New York University大学的研究论文，另外一篇则是来自Michigan State University与浙江师范大学的研究论文，希望对这个话题感兴趣的朋友，能够有所启迪。

1. LLMs in Education: Novel Perspectives, Challenges, and Opportunities

文章来源: https://arxiv.org/abs/2409.11917
Authors: Bashar Alhafni, Sowmya Vajjala, Stefano Bann`o, Kaushal Kumar Maurya,
Ekaterina Kochmar
《教育中的大型语言模型：新视角、挑战与机遇》
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摘要

本文探讨了大型语言模型（LLMs）在教育领域的应用，这是目前日益受到关注的话题。文章提供了自然语言处理（NLP）在教育应用中的概述，并讨论了最近在LLMs领域的进步对教育领域的影响。我们讨论了LLMs在教育应用中呈现的关键挑战和机遇，并将它们置于四个主要教育应用的背景中：阅读、写作和口语技能，以及智能辅导系统（ITS）。这篇COLING 2025的教程旨在为对NLP教育应用和LLMs在这一领域中的作用感兴趣的研究人员和实践者设计。这是首次针对这一时代话题的教程。

创新点

首次在COLING或任何其他计算语言学会议上组织的关于LLMs在教育中应用的教程。
从四个关键教育任务的角度，深入探讨了LLMs带来的挑战和机遇。
强调了教育领域中整合LLMs时的伦理考量、公平评估和评估的重要性。

算法模型

写作辅助：讨论了语法错误纠正（GEC）任务，包括基于规则的方法、序列到序列模型和文本编辑神经模型。
阅读辅助：介绍了可读性评估和文本简化任务，探讨了LLMs在这些任务中的应用。
口语语言学习与评估：关注了自动第二语言口语评估和反馈，包括整体评估和分析评估。
智能辅导系统（ITS）：探讨了LLMs在ITS中的应用，包括问题解决、错误纠正、困惑解决、问题生成和内容创建等。

实验效果

文中没有提供具体的实验数据和统计结果，因为它是一个教程，旨在提供教育应用中LLMs使用的概述和讨论。因此，没有具体的实验效果可以总结。

后记

这篇教程为对LLMs在教育领域应用，从理论到实践的广泛话题，包括写作、阅读、口语和智能辅导系统进行了介绍。尽管缺乏具体的实验数据，但这篇教程为理解和探索LLMs在教育中的潜力提供了一个新的思路。

2. Large Language Models for Education: A Survey and Outlook

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《教育中的大型语言模型：调查与展望》

摘要

本文总结了大型语言模型（LLMs）在教育环境中的各种技术，涵盖了学生和教师辅助、自适应学习和商业工具等多个方面。我们系统地回顾了每个方面的技术进步，整理了相关的数据集和基准，并识别了在教育中部署LLMs所带来的风险和挑战。此外，我们概述了未来的研究方向，强调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的技术图景，以利用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。