論文の概要: Large Language Models in Education: Vision and Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13160v1
- Date: Wed, 22 Nov 2023 05:04:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 16:06:54.184823
- Title: Large Language Models in Education: Vision and Opportunities
- Title（参考訳）: 教育における大規模言語モデル:ビジョンと機会
- Authors: Wensheng Gan, Zhenlian Qi, Jiayang Wu, Jerry Chun-Wei Lin
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の研究背景とモチベーションを紹介する。
次に、デジタル教育とEduLLMの関係について論じ、教育大規模モデルの現在の研究状況について要約する。
主な貢献は、研究背景の体系的概要とビジョン、大規模教育モデル(LLM4Edu)のモチベーションと応用である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.399139761508934
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rapid development of artificial intelligence technology, large
language models (LLMs) have become a hot research topic. Education plays an
important role in human social development and progress. Traditional education
faces challenges such as individual student differences, insufficient
allocation of teaching resources, and assessment of teaching effectiveness.
Therefore, the applications of LLMs in the field of digital/smart education
have broad prospects. The research on educational large models (EduLLMs) is
constantly evolving, providing new methods and approaches to achieve
personalized learning, intelligent tutoring, and educational assessment goals,
thereby improving the quality of education and the learning experience. This
article aims to investigate and summarize the application of LLMs in smart
education. It first introduces the research background and motivation of LLMs
and explains the essence of LLMs. It then discusses the relationship between
digital education and EduLLMs and summarizes the current research status of
educational large models. The main contributions are the systematic summary and
vision of the research background, motivation, and application of large models
for education (LLM4Edu). By reviewing existing research, this article provides
guidance and insights for educators, researchers, and policy-makers to gain a
deep understanding of the potential and challenges of LLM4Edu. It further
provides guidance for further advancing the development and application of
LLM4Edu, while still facing technical, ethical, and practical challenges
requiring further research and exploration.
- Abstract（参考訳）: 人工知能技術の急速な発展に伴い、大規模言語モデル(LLM)がホットな研究トピックとなっている。
教育は人間の社会発展と進歩に重要な役割を果たしている。
従来の教育は、個々の学生の違い、教育資源の割り当て不足、教育効果の評価といった課題に直面している。
したがって、デジタル/スマート教育分野におけるllmの応用は幅広い見通しを持っている。
教育大規模モデル(edullms)の研究は継続的に発展しており、パーソナライズされた学習、インテリジェントな指導、教育評価目標を達成するための新しい方法とアプローチを提供し、教育の質と学習経験を向上させる。
本稿では,LLMのスマート教育への応用について検討し,概説する。
まず、LLMの研究背景とモチベーションを紹介し、LLMの本質を説明する。
次に,デジタル教育とedullmsの関係を考察し,教育大規模モデルの現在の研究状況を概説する。
主な貢献は、研究背景の体系的な概要とビジョン、大きな教育モデル(LLM4Edu)のモチベーションと応用である。
本稿は、既存の研究をレビューすることで、LLM4Eduの可能性と課題を深く理解するために、教育者、研究者、政策立案者にガイダンスと洞察を提供する。
さらに、LLM4Eduの開発と応用をさらに進めるためのガイダンスを提供する一方で、さらなる研究と探査を必要とする技術的、倫理的、実践的な課題に直面している。
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