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解锁科学概念:LLM 生成的类比对学生理解与课堂实践的有效性如何?

人机交互 2025-02-25 v1

摘要

教授科学概念既至关重要又充满挑战,而类比有助于学生将新概念与熟悉的思想联系起来。大语言模型的进步使得生成类比成为可能,但其在教育中的有效性仍有待探索。在本文中,我们首先开展了一项涉及高中生和教师的两阶段研究,通过课堂对照测试和课堂实地研究,评估 LLM 生成的类比在生物学和物理学中的有效性。测试结果表明,LLM 生成的类比能够提升学生的理解力,尤其是在生物学中,但需要教师的指导以防止过度依赖和过度自信。课堂实验表明,在积极的课堂反馈和作业表现提升的鼓励下,教师可以将 LLM 生成的类比优化至满意程度,并从生成的类比中激发新的类比。基于这些发现,我们开发并评估了一个实用系统,以帮助教师生成和优化教学类比。我们讨论了开发和评估 LLM 支持的类比教学与学习的未来方向。

关键词

引用

@article{arxiv.2502.16895,
  title  = {Unlocking Scientific Concepts: How Effective Are LLM-Generated Analogies for Student Understanding and Classroom Practice?},
  author = {Zekai Shao and Siyu Yuan and Lin Gao and Yixuan He and Deqing Yang and Siming Chen},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2502.16895},
  year   = {2025}
}

备注

19 pages, conditionally accepted by CHI 2025