Large Language Models for Education: A Survey and Outlook\
这篇论文是关于大型语言模子（Large Language Models，简称LLMs）在教育领域应用的综合调查和展望。
标题与作者
- 标题: Large Language Models for Education: A Survey and Outlook
- 作者: Shen Wang, Tianlong Xu, Hang Li, Chaoli Zhang, Joleen Liang, Jiliang Tang, Philip S. Yu, Qingsong Wen
摘要（Abstract）
- 论文概述了LLMs在教育环境中的多种技能，包罗学生和西席辅助、自适应学习和商业工具。
- 体系回顾了每个视角下的技能进步，整理了相关数据集和基准测试，并识别了LLMs部署在教育中的相关风险和挑战。
- 概述了未来的研究方向，强调了有前景的方向。
第1节：引言（Introduction）
- 论文讨论了过去几十年中教育领域对人工智能（AI）的兴趣，以及教育数据挖掘方法在教育中的广泛应用。
- 强调了LLMs在多个教育场景中取得的最新进展和体现。
第2节：LLM在教育应用（LLM in Education Applications）
- 2.1 概述：根据用户在教育中的角色和使用场景对教育应用举行分类。
- 2.2 学习辅助：讨论了LLMs在提供及时学习支持方面的作用，包罗问题办理、错误纠正和困惑资助。
- 2.3 教学辅助：探讨了LLMs在辅助西席方面的潜力，包罗问题生成、主动评分和教学质料创建。
- 2.4 自适应学习：讨论了LLMs在知识追踪和内容个性化方面的应用。
- 2.5 教育工具包：介绍了利用LLMs的商业教育工具，包罗聊天机器人、内容创建、教学辅助、考试生成器和协作工具。
第3节：数据集和基准（Dataset and Benchmark）
- 讨论了为文本丰富的教育卑鄙使命构建的数据集和基准测试，这些使命利用LLMs的广泛知识和语言明白来实验特定的功能。
第4节：风险和潜在挑战（Risks and Potential Challenges）
- 讨论了随着生成性AI和LLMs的兴起而出现的风险和挑战，并总结了实验护栏和负责任AI的一些早期发起。
第5节：未来方向（Future Directions）
- 讨论了LLMs在教育中的未来时机，并概述了有盼望的方向，包罗教学兴趣对齐的LLMs、LLM多署理教育体系、多模态和多语言支持、边沿计算和服从、专业模子的高效练习，以及伦理和隐私思量。
第6节：结论（Conclusion）
- 论文总结了LLMs快速发展对教育的革命性影响，并盼望这项调查能够促进和开导LLMs在教育领域的更多创新工作。
参考文献（References）
- 提供了一系列相关的研究文献和预印本论文，涵盖了LLMs在教育中应用的多个方面。
附录（Appendix）
- 提供了一个表格，总结了评估LLMs在教育应用上常用的公共数据集和基准测试。
图表
- 论文中包罗了图表，如LLMs在教育应用的分类法（Figure 1），以及未来LLMs在教育中的方向（Figure 3）。
贡献
- 提供了一个全面且最新的关于LLMs在教育领域的调查。
- 提出了一个新的以技能为中心的分类法，全面分析了LLMs在教育中的应用。
- 讨论了当前的风险和挑战，并强调了未来的研究方向。
风险和挑战
- 论文强调了LLMs在教育中应用的公平性、可靠性、透明度、隐私和安全问题，以及过度依靠LLMs可能带来的风险。
未来研究方向
- 提出了几个未来研究的方向，包罗开发与教学兴趣对齐的LLMs、构建基于多署理的LLMs体系、支持多模态和多语言的LLMs、利用边沿计算提高服从、练习专业领域的专用模子，以及思量伦理和隐私问题。
团体来看，这篇论文为明白LLMs在教育领域的应用提供了一个全面的视角，并对未来的发展方向提出了有看法的猜测和发起。
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