超越搜索引擎：大语言模型能否改进课程开发？
计算机与社会
2024-12-11 v1
摘要
虽然在线学习正在增长并变得普及，但相关课程常常存在覆盖不足和内容过时的问题。在这方面，一个关键问题是如何动态地定义必须涵盖的主题，以充分学习某一学科（例如一门课程）。大语言模型（LLMs）被认为可以用于解决课程开发的挑战。因此，我们开发了一个框架和一个新颖的数据集，基于 YouTube，用于评估 LLMs 在为特定课程生成学习主题方面的性能。实验在 100 多门课程和近 7,000 个 YouTube 播放列表中进行，涵盖多个学科领域。结果表明，GPT-4 在给定课程上生成的主题比从 YouTube 视频播放列表中提取的主题更准确（以 BERTScore 衡量）。
引用
@article{arxiv.2412.07422,
title = {Beyond Search Engines: Can Large Language Models Improve Curriculum Development?},
author = {Mohammad Moein and Mohammadreza Molavi Hajiagha and Abdolali Faraji and Mohammadreza Tavakoli and Gàbor Kismihòk},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.07422},
year = {2024}
}