要点总结 #
数学应用题的可读性对学生的表现有重要影响，尤其是对阅读能力较弱的学生。研究表明，难以理解的数学题目不仅会影响学生的成绩，还可能导致评估的偏差。为了解决这一问题，本研究探讨了如何利用大型语言模型（如GPT-3）来简化数学应用题，从而提高其可读性。研究分析了250个来自EngageNY课程的三至五年级数学应用题，并使用GPT-3进行文本简化。
研究结果表明，GPT-3能够生成可读性更高的文本，但生成的简化文本中包含了大量噪声。通过文本相似性和可读性指标的筛选，研究成功提取了有意义的简化建议。尽管这些简化建议还不能直接替代原始题目，但它们可以为题目作者提供改进建议。研究还发现，GPT-3在简化数学应用题方面表现出一定的潜力，但需要进一步优化以提高其准确性和实用性。
关键要点 #
论文重要性 #
这项研究为教育评估领域提供了新的工具和方法，特别是在数学应用题的简化方面。通过提升题目的可读性，可以减少因阅读能力不足而导致的学生表现偏差，从而提高评估的公平性和有效性。此外，随着大型语言模型的不断发展，未来可以进一步优化其简化能力，使其在教育领域的应用更加广泛和精准。研究还为未来的自动化题目生成和简化提供了新的思路，具有重要的实践意义。
图表分析 #
不同可读性指标下Cohen’s d值 #
🔼 该图展示了在不同条件下，各种可读性指标的Cohen’s d值及其95%置信区间。Cohen’s d 用于衡量不同处理组之间均值的差异程度，这里用来评估GPT-3在简化数学应用题时的效果。图中有16个小图，每个小图代表一个不同的可读性指标，例如词汇数量、句子平均长度、词汇丰富度等。横轴表示不同的实验条件（C1到C7），纵轴表示Cohen’s d值。误差条表示95%的置信区间，用于衡量估计值的精确程度。从图中可以看出，大部分可读性指标的Cohen’s d值都为负值，这意味着GPT-3的简化操作在这些指标上产生了预期效果。例如，“词汇数量”和“句子数量”的Cohen’s d值都显著为负，表明简化后的文本在这些方面有所减少，通常意味着文本更容易阅读。然而，“平均句子长度”的 Cohen’s d 值接近于0，表明GPT-3在这一指标上的效果不明显。此外，词汇丰富度（例如，词汇类型-标记比率）的Cohen’s d值也为负，表明简化后的文本使用了更少种类的词汇，可能使文本更易于理解。在词汇复杂性方面，如“年龄获取度”和“具体性”指标，Cohen’s d值也显示出不同程度的积极效应，表明GPT-3倾向于使用更简单、更具体的词汇。值得注意的是，不同的实验条件对这些指标的影响并不完全一致，有些指标在某些条件下显示出更明显的效应。这表明，GPT-3的简化效果可能受到输入提示词类型的影响，即不同的提示方式可能会导致不同的简化结果。总的来说，该图通过 Cohen’s d 值及其置信区间，有效地展示了GPT-3在不同可读性指标上的简化效果，并提供了不同条件下的详细比较。这些结果支持了研究的主要发现，即GPT-3可以在一定程度上简化数学应用题，但其效果会受到多种因素的影响。
更多图表分析
不同可读性指标的改进 #
🔼 该图展示了多种可读性指标的改进情况，每个子图代表一个独特的指标，每个点代表一篇文本。图表的横轴是输入文本的可读性值，纵轴是输出文本的可读性值减去输入文本可读性值的差值（即改进值），数据点则表示具体的文本及其改进情况。图中使用了 Z 分数（标准化分数），以便在不同的可读性指标之间进行比较。首先，从“词汇丰富度：MTLD (不包括标点符号和数字)” 和 “词汇丰富度：类型标记比率 (Root TTR 词)” 的图表来看，大部分的点都集中在负值区域，表明经过 GPT-3 处理后的文本，在这些指标上有所下降，这意味着输出文本的词汇丰富度相比输入文本有所降低。这可能是因为 GPT-3 在简化文本时使用了更常见的词汇，从而降低了词汇的多样性。在 “词汇复杂性特征：形象性 (LW 标记)” 和 “词汇复杂性特征：具体性 (LW 标记)” 的图表中，可以看到数据点散布在正负值区域，这可能表明 GPT-3 对这些指标的影响并不一致。在 “词汇复杂性特征：获得年龄 (LW 标记)” 的图表中，大部分点都集中在负值区域，表明 GPT-3 倾向于使用更早获得的词汇，这可能降低了文本的复杂性。接下来，图表还显示了“平均句子长度（以标记为单位）”、“平均标记长度（以字母为单位）” 和 “平均标记长度（以音节为单位）” 等指标。这些指标的改进值大多为负，这意味着 GPT-3 在简化文本时，倾向于使用更短的句子和更短的词汇，从而降低了文本的复杂度。图中也展示了“词性特征：名词标记”、“词性特征：动词标记（包括情态动词）”、“词性特征：形容词标记” 和 “词性特征：副词标记” 等指标。这些图表显示，GPT-3在输出文本中减少了名词、动词、形容词和副词的使用。同时，“句子数” 和 “标记数” 的图表显示，GPT-3 简化文本时降低了句子的数量和标记的总数，这进一步表明 GPT-3 简化了文本的长度和结构。综合来看，该图表展示了 GPT-3 在简化文本时，主要通过降低词汇的丰富度、使用更简单的词汇、减少句子的长度、以及降低文本中词语的数量和复杂性来实现的。这些改进目标符合可读性研究的预期，但具体效果则需要进一步分析和评估。从数据分布情况来看，不同的指标的改进幅度有所不同，表明不同的指标对 GPT-3 的影响有所差异。
AI辅助文本简化流程图 #
🔼 该图展示了一个使用 AI 进行文本简化的流程。图中左侧是一个代表“问题作者”的人物图标，他通过一个名为“问题创作与管理工具”的界面输入文本。该工具通过 API 调用将文本发送至右侧的“文本 AI 引擎”。AI 引擎处理文本后，返回简化的建议。这些建议以三个堆叠的矩形表示，暗示可能有多种简化版本供作者选择。文本下方说明，作者可以采纳这些建议来优化问题，也可以触发额外的 API 调用以生成更多建议。整体流程旨在利用 AI 辅助，提高文本的可读性和理解度。该流程图简洁明了，有效地展示了 AI 如何在内容创作中发挥作用，它不仅是一个工具，更是一个辅助创作者优化文本的伙伴。通过这种方式，可以减少人为错误，同时提高文本的质量和效率。图形布局清晰，层次分明，关键要素用文字标注，保证了信息传达的准确性和易读性。
深度解读 #
GPT-3简化数学题 #
本论文探讨了GPT-3在简化数学应用题中的潜力。研究表明，GPT-3能够通过文本提示和少样本学习的方法，生成简化后的数学题目。尽管生成的简化文本在可读性指标上有所提升，但存在大量噪声，且部分输出与输入无关。通过设置文本相似度和可读性变化的阈值，研究者能够过滤掉噪声，找到有意义的简化版本。这些简化版本可以作为题目作者的改进建议，但尚不能直接替代原始题目。GPT-3的简化能力为数学评估的可读性提升提供了新的可能性，尤其是在数字题目创作工具中，可以嵌入此类简化模型，帮助作者生成更易读的题目。然而，当前方法的准确率较低，需要进一步优化以提高其实用性。
可读性测量 #
论文详细讨论了可读性测量在数学评估中的重要性。可读性不仅影响学生对题目的理解，还可能导致评估的偏差，尤其是对于阅读能力较弱的学生。研究者使用了多种可读性指标，包括基于公式的方法、结构认知方法和AI预测模型。通过对比输入和输出文本的可读性得分，研究者发现GPT-3在大多数指标上能够显著提升文本的可读性。然而，单纯依赖可读性指标并不能完全保证简化的有效性，因为简化后的文本可能丢失关键信息。因此，研究者引入了文本相似度指标，如余弦相似度和共同词汇比例，以确保简化后的文本与原始题目在语义上保持一致。这一方法为未来的可读性研究提供了新的思路。
文本相似度 #
在简化数学应用题的过程中，文本相似度成为了筛选有效简化版本的关键指标。研究者使用了两种相似度测量方法：共同词汇比例和文本嵌入的余弦相似度。通过设置相似度阈值，研究者能够过滤掉与原始题目无关的噪声输出。结果显示，共同词汇比例和余弦相似度在识别有意义的简化版本中起到了重要作用。尽管GPT-3生成的简化文本在可读性上有所提升，但只有那些与原始题目保持较高相似度的简化版本才被认为是有效的。这一发现表明，文本相似度指标在自动化文本简化任务中具有重要的应用价值，尤其是在数学评估领域，确保简化后的题目仍然能够准确测量学生的数学能力。
未来研究方向 #
论文提出了多个未来研究方向，以进一步提升GPT-3在数学题目简化中的准确性和实用性。首先，研究者建议创建一个包含数百个数学题目简化示例的公开数据集，用于训练和微调GPT-3模型。其次，未来的研究可以探索更有效的提示设计，以提高简化输出的质量。此外，研究者还建议开发更精细的文本相似度测量方法，以捕捉简化文本与原始题目之间的细微语义差异。这些研究方向的探索将为数学评估的可读性提升提供更强大的工具，并有望在教育内容创作工具中实现自动化简化功能。然而，需要注意的是，未来的研究需要克服数据集的稀缺性和模型输出的不确定性等挑战。
局限性 #
尽管GPT-3在简化数学题目方面展示了潜力，但本研究存在一些局限性。首先，由于缺乏公开的数学题目简化数据集，研究者无法对模型进行充分的训练和验证。其次，GPT-3生成的简化文本中存在大量噪声，且部分输出与原始题目无关，这降低了方法的实用性。此外，当前的可读性指标和文本相似度测量方法并不能完全捕捉简化文本的质量，尤其是在语义保持方面。这些局限性表明，GPT-3在数学题目简化中的应用仍处于早期阶段，需要进一步的研究和改进。未来的工作应着重于创建高质量的训练数据集，并开发更精确的评估指标，以提高模型的输出质量。
完整论文 #
