Embracing AI in Education: Understanding the Surge in Large Language Model Use by Secondary Students
作者: Tiffany Zhu, Kexun Zhang, William Yang Wang
分类: cs.HC, cs.AI
发布日期: 2024-11-27
备注: 6 main pages, 5 figures
💡 一句话要点
调查显示中学生对大型语言模型使用率高，呼吁开发更适合教育场景的AI模型
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 教育应用 中学生 问卷调查 AI辅助学习
📋 核心要点
- 现有LLM在教育领域的应用存在局限性，例如在历史和数学等科目中出现幻觉和错误答案，影响学生学习效果。
- 通过大规模调查，了解中学生使用LLM的现状、需求和遇到的问题，为后续模型开发提供数据支撑。
- 调查结果表明，中学生对LLM的使用率很高，但现有模型在特定学科和弱势群体支持方面存在改进空间。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）如OpenAI的ChatGPT在论文写作和问题解决方面的强大能力为教育开辟了新途径。本研究旨在深入了解中学生对LLM的广泛使用情况，从而为LLM的未来发展提供参考。尽管学校有所限制，但对300多名初高中学生的调查显示，高达70%的学生使用过LLM，这一比例高于年轻成年人，并且在7到12年级之间保持一致。学生们还报告说，他们使用LLM完成包括语言艺术、历史和数学作业在内的多个科目的任务，但由于LLM在历史背景下偶尔出现幻觉以及缺乏严谨推理导致答案不正确，他们对其有效性持有不同看法。调查反馈呼吁开发更适合学生的LLM，并向开发者和教育工作者提出了如何帮助弱势群体学生利用LLM的能力以平等地获得先进教育资源的问题。我们提出了一些解决这些问题的想法，包括特定学科模型、个性化学习和AI课堂。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在调查中学生使用大型语言模型（LLMs）的现状、动机和遇到的问题。现有方法缺乏对中学生群体LLM使用情况的深入了解，无法有效指导LLM在教育领域的应用和发展。现有LLM在特定学科（如历史、数学）的表现不稳定，容易产生错误或幻觉，影响学生学习效果。此外，如何帮助弱势群体学生平等地利用LLM资源也是一个亟待解决的问题。
核心思路：通过大规模问卷调查，收集学生使用LLM的频率、科目、目的、满意度以及遇到的问题等信息。分析调查数据，了解学生对LLM的需求和期望，从而为开发更适合教育场景的LLM提供依据。同时，关注弱势群体学生的需求，探讨如何利用LLM促进教育公平。
技术框架：本研究采用问卷调查方法，主要分为以下几个阶段： 1. 问卷设计：设计包含学生基本信息、LLM使用情况、科目、目的、满意度、遇到的问题等问题的问卷。 2. 样本选择：选取300多名初高中学生作为调查对象，覆盖不同年级和背景。 3. 数据收集：通过线上或线下方式发放问卷，收集学生反馈。 4. 数据分析：对收集到的数据进行统计分析，了解学生使用LLM的现状和需求。 5. 结果呈现：将分析结果以图表、报告等形式呈现，并提出相应的建议。
关键创新：本研究的创新点在于： 1. 首次大规模调查中学生使用LLM的情况，填补了该领域的研究空白。 2. 深入分析学生对LLM的需求和期望，为开发更适合教育场景的LLM提供依据。 3. 关注弱势群体学生的需求，探讨如何利用LLM促进教育公平。
关键设计：问卷设计方面，采用了多选题、单选题和开放式问题相结合的方式，以全面了解学生的使用情况和主观感受。样本选择方面，尽量覆盖不同年级、性别、社会经济背景的学生，以保证调查结果的代表性。数据分析方面，采用了描述性统计、相关性分析等方法，以挖掘数据中的潜在信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
调查显示，70%的中学生使用过LLM，高于年轻成年人的使用率。学生主要使用LLM完成语言艺术、历史和数学作业。学生对LLM的有效性评价不一，主要问题包括历史背景下的幻觉和数学问题中的错误答案。调查结果强调了开发更适合学生使用的LLM的必要性。
🎯 应用场景
该研究结果可应用于指导教育领域的LLM开发，例如针对特定学科定制模型、提供个性化学习体验、构建AI课堂等。此外，该研究还可为教育政策制定者提供参考，帮助他们制定合理的LLM使用规范，促进教育公平。
📄 摘要（原文）
The impressive essay writing and problem-solving capabilities of large language models (LLMs) like OpenAI's ChatGPT have opened up new avenues in education. Our goal is to gain insights into the widespread use of LLMs among secondary students to inform their future development. Despite school restrictions, our survey of over 300 middle and high school students revealed that a remarkable 70% of students have utilized LLMs, higher than the usage percentage among young adults, and this percentage remains consistent across 7th to 12th grade. Students also reported using LLMs for multiple subjects, including language arts, history, and math assignments, but expressed mixed thoughts on their effectiveness due to occasional hallucinations in historical contexts and incorrect answers for lack of rigorous reasoning. The survey feedback called for LLMs better adapted for students, and also raised questions to developers and educators on how to help students from underserved communities leverage LLMs' capabilities for equal access to advanced education resources. We propose a few ideas to address such issues, including subject-specific models, personalized learning, and AI classrooms.