大型语言模型在教育领域应用综述

Hanyi Xu; Wensheng Gan; Zhenlian Qi; Jiayang Wu; Philip S. Yu

大型语言模型在教育领域应用综述

计算与语言 2024-05-24 v1 人工智能计算机与社会

作者: Hanyi Xu , Wensheng Gan , Zhenlian Qi , Jiayang Wu , Philip S. Yu

摘要

人工智能（AI）对传统教育产生深远影响。近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和自动驾驶等众多应用中日益受到重视。LLMs也被应用于推荐、金融、政府、教育、法律等多个领域。作为强大的辅助工具，LLMs融合了深度学习、预训练、微调和强化学习等各种技术。智能教育（LLMEdu）的应用是各国世界范围内的重要战略方向。尽管LLMs在提升教学质量、改变教育模式和修改教师角色方面显示出巨大潜力，但技术仍面临若干挑战。本文系统性地综述了LLMEdu，聚焦当前技术、挑战和未来发展。我们首先总结了LLMEdu的当前局面，随后介绍了LLMs的特征和教育特征，以及将LLMs集成到教育中的优势。我们还回顾了将LLMs集成到教育行业的过程，以及相关技术的引入。最后，我们讨论了LLMEdu所面临的挑战和问题，以及未来优化的前景。

关键词

大型语言模型教育 LLMEdu 深度学习预训练

引用

@article{arxiv.2405.13001,
  title  = {Large Language Models for Education: A Survey},
  author = {Hanyi Xu and Wensheng Gan and Zhenlian Qi and Jiayang Wu and Philip S. Yu},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2405.13001},
  year   = {2024}
}

备注

Journal of Machine Learning and Cybernetics. 4 tables, 6 figures

大型语言模型在教育领域应用综述

摘要

关键词

引用

备注

相关论文