利用人工智能弥合早期科学教育差距：评估大语言模型作为儿童科学教育工具的作用
人机交互
2025-03-25 v3 计算机与社会
摘要
早期儿童科学教育对于发展科学素养至关重要，但将复杂的科学概念转化为适龄的内容仍然是教育工作者面临的挑战。本研究评估了四个领先的大语言模型（LLM）——GPT-4、Claude、Gemini 和 Llama——在生物学、化学和物理学领域生成幼儿园适龄科学解释的能力。通过30名幼儿园教师使用既定教育标准进行的系统评估，我们识别出这些模型在创建引人入胜、准确且发展适龄内容方面的显著差异。意外的是，Claude在生物学主题方面尤其表现突出，而所有LLM在抽象化学概念方面都表现不足。我们的发现为运用AI在早期科学教育中提供了实用见解，并为开发者致力于提升LLM教育应用提供了指导。结果凸显了使用LLM弥合早期儿童科学素养差距的潜力及其当前局限性。
引用
@article{arxiv.2501.01192,
title = {Bridging the Early Science Gap with Artificial Intelligence: Evaluating Large Language Models as Tools for Early Childhood Science Education},
author = {Annika Bush and Amin Alibakhshi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.01192},
year = {2025}
}
备注
CHI 2025 Late Breaking Work