当人工智能走进课堂：大语言模型何时会损害学习？
计算机与社会
2025-03-11 v2 人工智能
人机交互
机器学习
摘要
大语言模型（LLM）在教育中的效果存在争议：先前的研究表明，LLM 既可能促进也可能损害学习。在两个预先注册且有激励措施的实验室实验中，我们发现 LLM 对整体学习成果没有影响。在探索性分析和一项实地研究中，我们提供的证据表明，LLM 对学习成果的影响取决于使用行为。用 LLM 替代部分学习活动（例如，生成练习题答案）的学生，其学习主题的广度有所增加，但对每个主题的理解深度却有所下降。将 LLM 作为学习活动补充（例如，请求解释）的学生，其学习主题的广度没有增加，但理解深度确实有所提升。我们还观察到，LLM 扩大了先前知识水平较低和较高学生之间的差距。虽然 LLM 显示出改善学习的巨大潜力，但其使用必须根据教育环境和学生的需求进行调整。
引用
@article{arxiv.2409.09047,
title = {AI Meets the Classroom: When Do Large Language Models Harm Learning?},
author = {Matthias Lehmann and Philipp B. Cornelius and Fabian J. Sting},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.09047},
year = {2025}
}