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面向自适应反馈的人工智能：比较大型语言模型和教师在实验方案上的反馈质量
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究比较了大型语言模型（LLMs）与人类教师在学生实验方案反馈质量上的差异。结果表明，LLMs在总体反馈质量上与教师相当，但在识别和解释错误方面存在不足。因此，建议将LLMs的反馈与人类专业知识结合使用，以提高教育效果。
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关键要点
- 本研究评估了大型语言模型（LLMs）与人类教师在学生实验方案反馈质量上的差异。
- 研究结果显示，LLMs在总体反馈质量上与教师和科学教育专家没有显著差异。
- LLMs在识别和解释错误方面的能力不足。
- 建议将LLMs的反馈与人类专业知识结合使用，以提高教育效果。
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