弥合数字鸿沟：小语言模型作为不发达地区物理与光子学教育的路径
物理教育
2025-07-22 v2 人工智能
计算机与社会
摘要
有限的基础设施、稀缺的教育资源以及不可靠的网络接入常常阻碍不发达地区的物理与光子学教育。这些障碍在科学、技术、工程与数学（STEM）教育中造成了深层不平等。本文探讨了小语言模型（SLMs）——一种紧凑的AI工具，可在低功耗设备上离线运行，提供可扩展的解决方案。通过充当虚拟导师、实现母语教学和支持互动学习，SLMs有助于缓解训练有素教育者和实验室资源的短缺。通过在AI技术方面的针对性投资来弥合数字鸿沟，SLMs为推进STEM教育和促进边缘化社区的科学赋权提供了一种可扩展且包容的解决方案。
引用
@article{arxiv.2506.12403,
title = {Bridging the Digital Divide: Small Language Models as a Pathway for Physics and Photonics Education in Underdeveloped Regions},
author = {Asghar Ghorbani and Hanieh Fattahi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.12403},
year = {2025}
}