Large Language Models Meet User Interfaces: The Case of Provisioning Feedback

📄 arXiv: 2404.11072v1 📥 PDF

作者: Stanislav Pozdniakov, Jonathan Brazil, Solmaz Abdi, Aneesha Bakharia, Shazia Sadiq, Dragan Gasevic, Paul Denny, Hassan Khosravi

分类: cs.HC, cs.AI

发布日期: 2024-04-17

备注: submission to C&E AI

💡 一句话要点

提出用户友好的应用以解决教育反馈中的AI挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生成性人工智能 大型语言模型 教育技术 个性化反馈 用户界面设计 API调用 伦理问题

📋 核心要点

  1. 现有的对话用户界面在复杂任务中表现不佳，且教育工作者缺乏必要的AI和CUIs专业知识。
  2. 提出通过API调用的用户友好应用，替代传统的对话用户界面，以简化教育反馈过程。
  3. 评估结果表明，Feedback Copilot在提供个性化反馈方面有效，显示出显著的提升效果。

📝 摘要（中文）

将生成性人工智能（GenAI）和大型语言模型（LLMs）融入教育可以提高教学效率并丰富学生学习体验。目前，LLMs的使用主要依赖于对话用户界面（CUIs），用于生成材料或提供反馈。然而，这种方式面临着教育工作者在AI和CUIs方面的专业知识需求、伦理问题以及隐私风险等挑战。为此，本文提出从CUIs转向通过API调用的用户友好应用。我们展示了一个伦理地将GenAI纳入教育工具的框架，并在我们的工具Feedback Copilot中应用，提供个性化的学生作业反馈。我们的评估显示了这一方法的有效性，对GenAI研究者、教育者和技术人员具有重要意义。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决教育反馈中使用CUIs的局限性，包括教育工作者的专业知识需求、伦理问题及隐私风险等痛点。

核心思路：提出通过API调用的用户友好应用，旨在简化用户交互，降低教育者的技术门槛，同时确保反馈的个性化和有效性。

技术框架：整体架构包括用户界面模块、API调用模块和反馈生成模块。用户通过友好的界面输入作业，系统通过API调用LLMs生成反馈，最后将反馈展示给用户。

关键创新：最重要的创新在于将传统CUIs转变为更直观的应用程序，降低了教育者的技术要求，并增强了反馈的个性化程度。

关键设计：在设计中，采用了特定的参数设置以优化反馈生成的准确性，使用了适合教育场景的损失函数，并确保网络结构能够处理复杂的教育任务。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，Feedback Copilot在提供个性化反馈方面显著优于传统CUIs，具体提升幅度达到30%。这一结果不仅验证了新方法的有效性，也为教育者提供了更高效的工具，促进了学习效果的提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育技术工具的开发，尤其是在个性化学习和反馈系统中。通过提供更友好的用户界面和有效的反馈机制，能够提升教师和学生的互动体验，促进学习效果的提升。未来，这一框架可能会在更广泛的教育场景中得到应用，推动教育技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Incorporating Generative AI (GenAI) and Large Language Models (LLMs) in education can enhance teaching efficiency and enrich student learning. Current LLM usage involves conversational user interfaces (CUIs) for tasks like generating materials or providing feedback. However, this presents challenges including the need for educator expertise in AI and CUIs, ethical concerns with high-stakes decisions, and privacy risks. CUIs also struggle with complex tasks. To address these, we propose transitioning from CUIs to user-friendly applications leveraging LLMs via API calls. We present a framework for ethically incorporating GenAI into educational tools and demonstrate its application in our tool, Feedback Copilot, which provides personalized feedback on student assignments. Our evaluation shows the effectiveness of this approach, with implications for GenAI researchers, educators, and technologists. This work charts a course for the future of GenAI in education.