Exploring the Capabilities of Prompted Large Language Models in Educational and Assessment Applications
作者: Subhankar Maity, Aniket Deroy, Sudeshna Sarkar
分类: cs.CL
发布日期: 2024-05-19
备注: Accepted at EDM 2024
💡 一句话要点
探索提示工程驱动的大语言模型在教育与评估领域的应用潜力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 提示工程 教育应用 自动评估 语言学习 题型生成 思维链 低资源语言
📋 核心要点
- 现有教育评估方法效率低、成本高，且难以个性化，大语言模型有望解决这些问题。
- 论文探索了基于提示工程的大语言模型在教育领域的应用，包括题型生成、语言学习和面试评估。
- 通过实验对比，论文分析了大语言模型在不同教育任务中的表现，揭示了其潜力和局限性。
📝 摘要（中文）
在生成式人工智能时代，大语言模型（LLM）的融合为现代教育领域的创新提供了前所未有的机会。本文旨在探索提示工程驱动的LLM在教育和评估应用中的潜力。通过一系列精心设计的研究问题，我们研究了基于提示的技术在从学校教材中生成开放式问题方面的有效性，评估了它们在从本科技术教材中生成开放式问题方面的效率，并探索了采用受思维链启发的多阶段提示方法进行语言无关的多项选择题（MCQ）生成的可行性。此外，我们还评估了提示工程驱动的LLM在语言学习方面的能力，以低资源印度语言孟加拉语为例，解释孟加拉语的语法错误。我们还评估了提示工程驱动的LLM评估人力资源（HR）口语面试记录的潜力。通过将LLM的能力与人类专家在各种教育任务和领域中的能力进行对比，我们的目标是阐明LLM在重塑教育实践中的潜力和局限性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在探索大语言模型在教育和评估领域的应用潜力，特别是利用提示工程来生成不同类型的题目（开放式问题、多项选择题），辅助语言学习，以及评估面试表现。现有方法在题型生成方面效率较低，且难以保证题目的质量和多样性；在语言学习方面，低资源语言的语法纠错资源匮乏；在面试评估方面，依赖人工评估效率低且主观性强。
核心思路：论文的核心思路是利用提示工程，通过精心设计的提示词引导大语言模型生成高质量的教育内容和评估结果。这种方法旨在充分利用大语言模型的生成能力和知识储备，同时克服其在特定任务上的局限性。通过对比大语言模型和人类专家的表现，评估其在不同教育任务中的适用性。
技术框架：论文采用多种提示策略，包括：1) 直接提示，用于生成开放式问题；2) 多阶段提示（受思维链启发），用于生成多项选择题；3) 结合特定领域知识的提示，用于语言学习和面试评估。整体流程包括：输入文本（教材、面试记录）-> 提示工程 -> 大语言模型生成内容 -> 人工评估/对比。
关键创新：论文的关键创新在于系统性地探索了提示工程在教育和评估领域的应用。具体包括：1) 针对不同教育任务设计了不同的提示策略；2) 提出了基于思维链的多阶段提示方法，用于生成高质量的多项选择题；3) 将大语言模型应用于低资源语言的语法纠错，扩展了其应用范围。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 提示词的设计，需要根据任务目标和模型能力进行调整；2) 多阶段提示的流程设计，需要保证每个阶段的输出质量；3) 评估指标的选择，需要能够全面反映大语言模型在不同任务上的表现。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的大语言模型，论文侧重于提示工程的设计，而非模型本身的修改。
📊 实验亮点
论文通过实验验证了提示工程驱动的大语言模型在教育领域的有效性。例如，在多项选择题生成方面，基于思维链的多阶段提示方法能够生成高质量的题目，其难度和区分度接近人工设计的题目。在孟加拉语语法纠错方面，大语言模型能够有效地识别和纠正语法错误，为低资源语言学习提供了新的解决方案。此外，在面试评估方面，大语言模型能够捕捉到面试者的关键信息，并给出较为客观的评估结果。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能题库建设、个性化学习辅导、低资源语言学习工具开发以及自动化面试评估系统等领域。通过利用大语言模型自动生成高质量的教育内容和评估结果，可以降低教育成本，提高教育效率，并为学习者提供更加个性化的学习体验。未来，该技术有望进一步应用于教育公平化，促进优质教育资源的普及。
📄 摘要（原文）
In the era of generative artificial intelligence (AI), the fusion of large language models (LLMs) offers unprecedented opportunities for innovation in the field of modern education. We embark on an exploration of prompted LLMs within the context of educational and assessment applications to uncover their potential. Through a series of carefully crafted research questions, we investigate the effectiveness of prompt-based techniques in generating open-ended questions from school-level textbooks, assess their efficiency in generating open-ended questions from undergraduate-level technical textbooks, and explore the feasibility of employing a chain-of-thought inspired multi-stage prompting approach for language-agnostic multiple-choice question (MCQ) generation. Additionally, we evaluate the ability of prompted LLMs for language learning, exemplified through a case study in the low-resource Indian language Bengali, to explain Bengali grammatical errors. We also evaluate the potential of prompted LLMs to assess human resource (HR) spoken interview transcripts. By juxtaposing the capabilities of LLMs with those of human experts across various educational tasks and domains, our aim is to shed light on the potential and limitations of LLMs in reshaping educational practices.