LLM 作为学术阅读伴侣：通过合成人设扩展人机交互
人机交互
2024-04-02 v2
摘要
本立场论文认为，大型语言模型（LLMs）构成了极具前景但尚未充分利用的学术阅读伴侣，能够促进学习。我们详细阐述了一项探索性研究，考察了来自 Anthropic 的 Claude——一个基于 LLM 的交互式助手，旨在帮助学生理解复杂的定性文献内容。该研究比较了量化调查数据和定性访谈，以评估对照组与在一学期的两门研究生课程中借助 Claude 的实验组之间的结果。初步结果表明，与无支持的独立学习相比，使用该 AI 智能体的参与者在阅读理解和参与度方面有切实提升。然而，存在过度依赖的可能性和伦理考量，值得持续研究。通过记录将 LLM 阅读伴侣早期整合入教育情境的过程，本工作为指导支持学习的合成人设的开发提供了务实见解。更广泛的影响促使政策和行业采取行动，坚持负责任的设计，从而在优先考虑学生福祉的同时最大化 AI 整合的益处。
引用
@article{arxiv.2403.19506,
title = {LLMs as Academic Reading Companions: Extending HCI Through Synthetic Personae},
author = {Celia Chen and Alex Leitch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.19506},
year = {2024}
}
备注
3 pages, accepted to CHI2024 workshop "Challenges and Opportunities of LLM-Based Synthetic Personae and Data in HCI"