A review on the use of large language models as virtual tutors

📄 arXiv: 2405.11983v2 📥 PDF

作者: Silvia García-Méndez, Francisco de Arriba-Pérez, María del Carmen Somoza-López

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-05-20 (更新: 2024-09-05)

期刊: Science & Education (2024), 1-16

DOI: 10.1007/s11191-024-00530-2

💡 一句话要点

综述：大型语言模型作为虚拟 tutor 在教育领域的应用

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 虚拟 tutor 教育应用 自动问题生成 学生评估

📋 核心要点

  1. 教育领域面临着如何利用新兴大型语言模型（LLM）提升教学质量和效率的挑战。
  2. 该综述旨在全面考察 LLM 在教育领域的应用，特别是作为虚拟 tutor 在教育材料生成和评估中的作用。
  3. 研究发现 LLM 最常见的应用是自动生成问题，GTP-3 和 BERT 是最流行的模型，并预测未来会有更多新模型涌现。

📝 摘要（中文）

Transformer 架构通过处理长期依赖关系，推动了自然语言处理领域的最新变革。这些架构是创新型大型语言模型（LLM）的基础，并在包括教育领域在内的多个领域和行业引发了巨大反响。因此，这些基于生成式人工智能的解决方案正在推动技术变革和教育方法与内容的演进，以及网络基础设施向高质量学习方向发展。鉴于 LLM 的普及，本综述旨在全面概述专门用于生成和评估教育材料，并让学生和教师参与其设计或实验计划的解决方案。据我们所知，这是首个针对 LLM 教育应用（例如，学生评估）的综述。正如预期的那样，这些系统最常见的角色是作为自动问题生成的虚拟 tutor。此外，最流行的模型是 GTP-3 和 BERT。然而，由于不断推出新的生成模型，预计很快将发布新的研究成果。

🔬 方法详解

问题定义：当前教育领域面临着如何有效利用大型语言模型（LLM）来提升教学质量和效率的问题。现有的教育方法在个性化学习、自动评估和生成高质量教育资源方面存在不足，需要借助 LLM 的强大能力来解决这些痛点。

核心思路：本综述的核心思路是对现有基于 LLM 的教育应用进行系统性的梳理和分析，重点关注 LLM 作为虚拟 tutor 在自动问题生成、学生评估和教育材料设计中的作用。通过分析现有研究，总结 LLM 在教育领域的优势和局限性，为未来的研究方向提供指导。

技术框架：该综述没有提出新的技术框架，而是对现有研究进行分类和总结。主要关注以下几个方面：1) LLM 在自动问题生成中的应用；2) LLM 在学生评估中的应用；3) LLM 在教育材料设计中的应用；4) LLM 在个性化学习中的应用。通过对这些方面的研究进行分析，总结 LLM 在教育领域的应用现状和未来发展趋势。

关键创新：该综述的关键创新在于它是首个针对 LLM 在教育应用（特别是学生评估）的综述。之前的研究主要集中在 LLM 的通用能力和在其他领域的应用，而该综述则专注于教育领域，并对现有研究进行了系统性的梳理和分析。

关键设计：该综述没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。它主要关注的是 LLM 在教育领域的应用，并对现有研究进行分类和总结。综述中提到了 GTP-3 和 BERT 是最流行的模型，但没有深入探讨这些模型的具体技术细节。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

该综述强调了 LLM 在自动问题生成方面的突出表现，并指出 GTP-3 和 BERT 是目前最常用的模型。研究预测，随着新型生成模型的不断涌现，LLM 在教育领域的应用将迎来更多创新。

🎯 应用场景

该研究为教育工作者、研究人员和开发者提供了关于 LLM 在教育领域应用的全面了解。它可以帮助教育机构更好地利用 LLM 来提升教学质量、实现个性化学习和降低教育成本。此外，该研究还可以为未来的研究方向提供指导，促进 LLM 在教育领域的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Transformer architectures contribute to managing long-term dependencies for Natural Language Processing, representing one of the most recent changes in the field. These architectures are the basis of the innovative, cutting-edge Large Language Models (LLMs) that have produced a huge buzz in several fields and industrial sectors, among the ones education stands out. Accordingly, these generative Artificial Intelligence-based solutions have directed the change in techniques and the evolution in educational methods and contents, along with network infrastructure, towards high-quality learning. Given the popularity of LLMs, this review seeks to provide a comprehensive overview of those solutions designed specifically to generate and evaluate educational materials and which involve students and teachers in their design or experimental plan. To the best of our knowledge, this is the first review of educational applications (e.g., student assessment) of LLMs. As expected, the most common role of these systems is as virtual tutors for automatic question generation. Moreover, the most popular models are GTP-3 and BERT. However, due to the continuous launch of new generative models, new works are expected to be published shortly.