Adapting Large Language Models for Education: Foundational Capabilities, Potentials, and Challenges
作者: Qingyao Li, Lingyue Fu, Weiming Zhang, Xianyu Chen, Jingwei Yu, Wei Xia, Weinan Zhang, Ruiming Tang, Yong Yu
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2023-12-27 (更新: 2024-04-26)
备注: 31 pages, 5 figures, 1 table
💡 一句话要点
探索大型语言模型在教育领域的应用潜力与挑战，构建下一代智能教育系统
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 在线教育 智能教育系统 个性化学习 教育应用
📋 核心要点
- 传统在线教育平台缺乏与学生的实时互动，难以解决学生个性化的学习障碍，这构成了核心问题。
- 论文探索利用大型语言模型（LLM）理解学生个性化需求，构建下一代智能教育系统的可能性。
- 论文回顾了LLM在数学、写作、编程等教育能力上的研究进展，并评估了其方法在构建通用教育模型上的潜力。
📝 摘要（中文）
在线教育平台利用互联网分发教育资源，旨在提供便捷的教育，但通常缺乏与学生的实时互动，难以解决学生在学习过程中遇到的各种障碍。传统深度学习模型难以应对学生遇到的问题，因为这不仅需要广泛的学科知识，还需要理解学生的个性化困难。大型语言模型（LLM）的出现为解决这个问题提供了可能性，因为它们能够理解个性化需求。尽管LLM在各个领域都取得了成功，但由于教育技能范围广泛，创建基于LLM的教育系统仍然具有挑战性。本文回顾了最近出现的与教育能力相关的LLM研究，包括数学、写作、编程、推理和基于知识的问答，旨在探索它们在构建下一代智能教育系统中的潜力。具体来说，对于每种能力，我们重点研究两个方面。首先，我们考察LLM在这方面的现状：它们已经发展到什么程度，是否超越了人类的能力，以及可能存在哪些不足。其次，我们评估LLM在该领域的发展方法是否具有通用性，即这些方法是否可以应用于构建一个在各种能力方面都具有优势的综合教育超模型，而不是仅在单一方面有效。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决传统在线教育平台无法有效理解和解决学生个性化学习问题这一难题。现有方法，如传统的深度学习模型，缺乏足够的学科知识和理解学生个体差异的能力，难以提供有效的实时反馈和个性化指导。因此，如何利用新兴技术构建更智能、更个性化的教育系统成为关键问题。
核心思路：论文的核心思路是探索大型语言模型（LLM）在教育领域的应用潜力，利用LLM强大的自然语言理解和生成能力，模拟人类教师的教学方式，从而实现更个性化、更有效的教育。通过分析LLM在不同教育任务中的表现，评估其构建通用教育模型的可行性。
技术框架：论文采用综述的形式，并未提出具体的模型或算法框架。其技术框架主要体现在对现有LLM在教育领域应用的研究进行分类和分析。具体包括：1) 针对不同教育能力（数学、写作、编程、推理、知识问答）的LLM研究现状进行评估；2) 分析这些研究方法是否具有通用性，能否应用于构建一个综合性的教育超模型。
关键创新：论文的创新之处在于对LLM在教育领域的应用进行了系统性的综述和分析，并提出了构建通用教育超模型的设想。它没有提出新的模型结构或算法，而是从宏观层面探讨了LLM在教育领域的潜力和挑战，为未来的研究方向提供了指导。
关键设计：由于是综述性文章，没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。论文的关键设计体现在其对LLM教育能力的分类和评估框架，以及对通用教育模型构建可行性的分析。
📊 实验亮点
论文系统性地回顾了LLM在数学、写作、编程、推理和知识问答等教育能力上的研究进展，并分析了现有方法的优缺点。虽然没有提供具体的性能数据，但它为研究人员提供了一个全面的视角，了解LLM在教育领域的应用现状和未来发展方向，为后续研究奠定了基础。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于构建下一代智能教育系统，例如智能辅导系统、个性化学习平台、自动评分系统等。通过LLM的赋能，教育系统能够更好地理解学生的需求，提供更精准的指导和反馈，从而提升学习效果和体验。未来，LLM有望成为教育领域的重要基础设施。
📄 摘要（原文）
Online education platforms, leveraging the internet to distribute education resources, seek to provide convenient education but often fall short in real-time communication with students. They often struggle to address the diverse obstacles students encounter throughout their learning journey. Solving the problems encountered by students poses a significant challenge for traditional deep learning models, as it requires not only a broad spectrum of subject knowledge but also the ability to understand what constitutes a student's individual difficulties. It's challenging for traditional machine learning models, as they lack the capacity to comprehend students' personalized needs. Recently, the emergence of large language models (LLMs) offers the possibility for resolving this issue by comprehending individual requests. Although LLMs have been successful in various fields, creating an LLM-based education system is still challenging for the wide range of educational skills required. This paper reviews the recently emerged LLM research related to educational capabilities, including mathematics, writing, programming, reasoning, and knowledge-based question answering, with the aim to explore their potential in constructing the next-generation intelligent education system. Specifically, for each capability, we focus on investigating two aspects. Firstly, we examine the current state of LLMs regarding this capability: how advanced they have become, whether they surpass human abilities, and what deficiencies might exist. Secondly, we evaluate whether the development methods for LLMs in this area are generalizable, that is, whether these methods can be applied to construct a comprehensive educational supermodel with strengths across various capabilities, rather than being effective in only a singular aspect.