通过教学AI赋能词汇学习：将LLM作为学生进行词汇学习教学法
人机交互
2026-04-21 v1
摘要
“通过教学学习”（LbT）有助于学习者通过向他人解释概念来深化理解，问题在于识别知识缺口和强化理解。然而，现有生成此类问题的系统往往依赖刚性模板且建设成本高昂。为克服这些限制，我们开发了一个使用大语言模型（LLM）创建动态、情境相关问题的系统。我们的英语词汇学习研究中，我们考察了哪些学习者特征最能利用该系统的优势。我们的结果显示，在传统方法相比，三天和七天测试中记忆保持率得到改善，实验中有十名参与者。此外，我们识别了与更好学习结果相关的特征，凸显了针对性方法的潜力。这些发现支持开发可扩展且高性价比的解决方案，以提升跨领域LbT方法。
引用
@article{arxiv.2604.17893,
title = {Empowering Vocabulary Learning Through Teaching AI: Using LLMs as a Student to Perform Learning by Teaching in Vocabulary Acquisition},
author = {Tokio Uchida and Ko Watanabe and Andrew Vargo and Shoya Ishimaru and Ralph L. Rose and Ayaka Sugawara and Andreas Dengel and Koichi Kise},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.17893},
year = {2026}
}