要点总结 #
研究背景与问题：大语言模型（LLMs）在教育技术中的应用潜力巨大，能够自动化生成和分析文本内容，从而减轻教师的工作负担。然而，这些技术的实际应用和伦理问题尚未得到系统研究。本文通过对2017年以来118篇同行评审论文的系统回顾，总结了LLMs在教育任务中的53种应用场景，并将其分为九大类，包括内容生成、反馈提供、评分等。尽管LLMs在自动化教育任务中表现出色，但其技术成熟度、模型性能和可复制性等方面仍存在诸多挑战。
方法论与贡献：本文通过系统范围回顾，评估了LLMs在教育中的实际和伦理挑战。研究发现，大多数LLMs创新仍处于早期开发阶段，技术成熟度较低，且缺乏透明度和隐私保护措施。此外，研究还提出了三项未来研究建议：1）使用最新的LLMs更新现有创新；2）推动模型和系统的开源；3）在开发过程中采用以人为中心的方法。这些建议旨在帮助开发出更具实用性和伦理性的教育技术，以应对当前和未来的挑战。
关键要点 #
论文重要性 #
这项研究对教育技术领域具有重要意义。随着大语言模型（如ChatGPT）的快速发展，教育领域面临着如何有效利用这些技术的挑战。本文通过系统回顾，揭示了LLMs在教育中的实际和伦理问题，为未来的研究提供了明确的方向。研究提出的三项建议不仅有助于提升LLMs创新的实用性和伦理性，还能推动教育技术的可持续发展。此外，随着AI在教育中的应用日益广泛，本文的发现也为政策制定者和教育工作者提供了宝贵的参考，帮助他们更好地应对AI技术带来的机遇与挑战。
图表分析 #
PRISMA流程图 #
🔼 该图为一篇系统性文献综述中常用的PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses）流程图，清晰展示了文献筛选过程。该流程图分为“Included”（包含）和“Excluded”（排除）两个主要部分，用以追踪文献从最初检索到最终纳入分析的每一步骤。首先，流程图显示从四个主要数据库检索到854篇相关文献。接着，经过第一轮筛选，即“Title and abstract screen”（标题和摘要筛选），移除了191篇重复文献，剩余663篇文献进入下一轮筛选。此轮筛选主要根据标题和摘要判断文献的相关性，筛选后保留了197篇文献。随后，这197篇文献进入“Full-text screen”（全文筛选）阶段，审阅全文后，排除了466篇不符合纳入标准的文献。最终，剩余的118篇文献被纳入分析，并用于后续的数据提取和研究。与此同时，流程图下方还标注了排除原因，包括非全文、缺乏教育自动化、缺乏预训练模型或大型语言模型等，明确了被排除文献的主要原因，有助于增强研究的透明度和可重复性。整体而言，该流程图以清晰的视觉方式展示了文献筛选的完整流程，强调了研究过程的严谨性，并遵循了PRISMA协议的标准，为学术研究提供了重要的参考。此图有效帮助读者理解研究方法，并增加研究的可信度。
深度解读 #
LLM教育应用 #
本文系统地回顾了大型语言模型（LLMs）在教育中的应用，揭示了其在自动化教育任务中的潜力。LLMs能够高效处理文本内容，完成复杂的自然语言处理和生成任务，如自动生成问题、提供反馈和评分等。然而，尽管LLMs在教育技术中的创新显示出巨大的潜力，但其实际应用仍面临诸多挑战。技术成熟度低、模型的可复制性和透明度不足，以及隐私和公平性考虑不充分，是当前LLMs在教育中应用的主要障碍。此外，研究还指出，现有的LLMs创新大多基于BERT等较旧的模型，而像GPT-3/4这样的最新模型尚未广泛用于教育任务。未来的研究应关注如何利用最新的LLMs来更新现有创新，并确保这些创新在实际教育环境中的可行性和伦理性。
伦理挑战 #
本文深入探讨了LLMs在教育中应用的伦理挑战，特别是系统透明度、隐私保护和公平性问题。研究发现，大多数LLMs创新仅对AI研究人员和从业者透明，而对教育技术专家和普通教育者缺乏足够的透明度。隐私问题尤其突出，许多研究未明确说明数据收集的同意策略和数据保护措施，这可能导致学生和教师的敏感信息被滥用。此外，LLMs在处理多语言内容时存在不平等问题，英语主导的模型限制了非英语国家学生的使用机会。未来的研究需要更多地关注这些伦理问题，确保LLMs创新在透明度和隐私保护方面达到更高的标准，并确保所有学生都能平等地受益于这些技术。
技术成熟度 #
本文通过技术成熟度（TRL）评估了LLMs在教育中的实际应用情况。研究发现，大多数LLMs创新仍处于早期开发和测试阶段，仅有少数研究在真实教育环境中进行了验证。尽管LLMs在分类、预测和生成任务中表现出较高的性能，但其在复杂教育任务中的表现仍不足以支持实际应用。模型的可复制性也是一个重要问题，大多数研究未公开其代码和数据，限制了其他研究人员验证和推广这些创新的能力。未来的研究需要提高技术成熟度，确保LLMs创新能够在真实教育环境中得到广泛应用，并通过开放源代码和数据来提高模型的可复制性。
未来研究方向 #
本文提出了未来研究的三个主要方向：更新现有创新、开源模型/系统、以及采用以人为中心的方法。首先，随着LLMs技术的不断进步，未来的研究应利用最新的模型（如GPT-3/4）来更新现有创新，减少手动调整的工作量，并提高模型的性能。其次，开源模型和系统是提高LLMs创新可复制性和透明度的关键，未来的研究应支持这一倡议，确保其他研究人员能够轻松复制和验证这些创新。最后，以人为中心的方法应贯穿LLMs创新的整个开发过程，确保教育利益相关者（如学生、教师和家长）能够参与系统的开发和评估，从而提高创新的实用性和伦理性。
自动化教育任务 #
本文总结了LLMs在教育中的53种应用场景，涵盖了内容生成、反馈提供、评分、知识表示和推荐等多个方面。研究发现，LLMs在自动化教育任务中表现出色，特别是在生成任务（如生成选择题和开放式问题）和预测任务（如学生表现预测）中。然而，LLMs在复杂任务中的表现仍有待提高，特别是在检测学生困惑和离题行为等任务中，模型的性能较低。未来的研究应进一步探索LLMs在自动化教育任务中的潜力，特别是在生成和预测任务中的应用，同时确保这些创新在实际教育环境中的可行性和伦理性。
完整论文 #
