超越文本到文本：基于主题建模的教育多模态与生成式人工智能综述
人工智能
2025-04-03 v2 人机交互
摘要
生成式人工智能（GenAI）能够重塑教育与学习。虽然像 ChatGPT 这样的大语言模型（LLMs）主导着当前的教育研究，但多模态能力，如文本到语音和文本到图像，却较少被探索。本研究使用主题建模来绘制教育中多模态与生成式 AI 的研究版图。通过 Dimensions 进行的广泛文献检索获得了 4175 篇文章。采用主题建模方法提取潜在主题，得到 38 个可解释的主题，并组织为 14 个主题领域。研究结果表明，教育情境中主要以文本到文本模型为主，其他模态探索不足，忽视了多模态方法的更广泛潜力。结果指出了研究空白，强调在不同 AI 模态和教育水平之间需要更均衡的关注。总之，本研究提供了教育中生成式 AI 当前趋势的概述，强调了未来探索多模态技术的机遇，以充分实现人工智能在教育中的变革潜力。
引用
@article{arxiv.2409.16376,
title = {Beyond Text-to-Text: An Overview of Multimodal and Generative Artificial Intelligence for Education Using Topic Modeling},
author = {Ville Heilala and Roberto Araya and Raija Hämäläinen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.16376},
year = {2025}
}