探究 LLM 增强学习环境中的潜在学习张力：以学生为中心的 LLM 与搜索的质性比较
人机交互
2025-07-29 v2
摘要
大语言模型（LLMs）正通过提供随时可用的工具来改变学生的学习方式，这些工具能够以非平凡的性能快速增强或完成各种学习活动。过去也曾发生过类似的范式转变，例如搜索引擎和维基百科的出现，它们取代或补充了图书馆、书籍等传统信息来源。本研究探讨了 LLMs 是否可能代表学习领域的下一次转变，重点关注其在信息发现与综合方面相对于搜索引擎等现有技术所扮演的角色。采用被试内、平衡顺序的设计，参与者分别使用搜索引擎（Google）和 LLM（ChatGPT）学习新主题。任务后的回访访谈探讨了学生的反思、偏好、痛点及整体感知。我们对其回答进行了分析，揭示了学生在何时、为何以及如何更偏好 LLM 而非搜索引擎的细致洞察，为在不断演进的教育环境中前行的教育工作者、政策制定者和技术开发者提供了启示。
引用
@article{arxiv.2504.02622,
title = {Exploring undercurrents of learning tensions in an LLM-enhanced landscape: A student-centered qualitative perspective on LLM vs Search},
author = {Rahul R. Divekar and Sophia Guerra and Lisette Gonzalez and Natasha Boos and Helen Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.02622},
year = {2025}
}