基于大型语言模型的教育调查反馈分析

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本研究评估了大型语言模型（LLMs）GPT-4 和 GPT-3.5 在教育反馈调查中提供洞察力的潜力，并应用自然语言处理的方法，通过多标签分类、提取、主题分析和情感分析等任务来实现教育中常见的目标，从而展示了 LLMs 在洞察力提取方面的巨大潜力。

本文探讨了利用大型语言模型缩小理论教育研究和实际实施之间差距的应用，通过两个案例研究阐释了利用GPT-4创建复杂的高阶评估和不同课程的主动学习组成部分。提供了有效使用LLM的最佳实践，并分享了对未来推荐系统的愿景。