LessonPlanner：利用大语言模型辅助初学教师准备以教学动机为导向的课堂计划
人机交互
2024-08-05 v1
摘要
准备课堂计划（例如，为 instructing a 90 分钟的课堂制定详细的路线图并确定策略和材料）虽然有益，却对初学教师具有挑战性。大型语言模型（LLMs）可以通过生成适用于课堂计划的自适应内容来缓解这一过程，这些内容原本需要教师从头创建或搜索现有资源。本文首先与六位初学教师进行形式化研究，以了解他们在使用 LLMs 准备课堂计划方面的需求。随后，我们开发了LessonPlanner，该工具可帮助用户基于Gagne的九大事件生成自适应内容，交互式地构建课堂计划。我们的 within-subjects 研究（N=12）表明，与基准 ChatGPT 界面相比，LessonPlanner 可以显著提高结果课堂计划的质量，并减轻用户在准备过程中的工作负担。我们的专家访谈（N=6）进一步表明，LessonPlanner 在建议有效的教学策略和有意义的教育资源方面具有实用性。我们讨论了支持教学活动使用 LLMs 的关注点和设计考虑事项。
关键词
引用
@article{arxiv.2408.01102,
title = {LessonPlanner: Assisting Novice Teachers to Prepare Pedagogy-Driven Lesson Plans with Large Language Models},
author = {Haoxiang Fan and Guanzheng Chen and Xingbo Wang and Zhenhui Peng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.01102},
year = {2024}
}
备注
20 pages