[论文解读] Generative AI: Implications and Applications for Education

Anastasia Olga, Anastasia Olga Tzirides+11 more|arXiv (Cornell University)|May 12, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用 60

一句话总结

本文分析基于对话的大型语言模型（C-LLM）如何应用于对复杂学生作业的AI评审与评估，并讨论内在局限以及未来在教育中的应用前景。

ABSTRACT

The launch of ChatGPT in November 2022 precipitated a panic among some educators while prompting qualified enthusiasm from others. Under the umbrella term Generative AI, ChatGPT is an example of a range of technologies for the delivery of computer-generated text, image, and other digitized media. This paper examines the implications for education of one generative AI technology, chatbots responding from large language models, or C-LLM. It reports on an application of a C-LLM to AI review and assessment of complex student work. In a concluding discussion, the paper explores the intrinsic limits of generative AI, bound as it is to language corpora and their textual representation through binary notation. Within these limits, we suggest the range of emerging and potential applications of Generative AI in education.

研究动机与目标

• 在2022年ChatGPT出现之后，促使对教育中生成式AI的探索。
• 评估基于C-LLM的用于复杂学生作业的AI评审与评估的应用。
• 讨论与语言语料库和二进制表示相关的生成式AI的内在局限。
• 在现有技术约束下识别新兴和潜在的教育应用。

提出的方法

• 对基于C-LLM的方法在复杂学生作业的AI评审与评估进行回顾与分析。
• 对语言为基础的AI在教育中的能力与局限进行批判性讨论。
• 对教育情境中生成式AI的应用范围和未来方向进行定性探索。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何将C-LLM应用于对复杂学生作业的AI评审与评估？
• RQ2 由于语言语料库和二进制表示，生成式AI系统面临哪些内在局限？
• RQ3 在这些局限性之内，可以识别出教育领域中生成式AI的哪些新兴和潜在应用？

主要发现

• 展示了将C-LLM应用于复杂学生作业的AI评审与评估的一个实例。
• 识别出根植于语言数据和二进制符号的生成式AI的内在局限。
• 概述了生成式AI在教育领域的一系列新兴与潜在应用。
• 讨论了部署生成式AI对教育的影响及需谨慎考虑的要点。