走向人机协作讨论分析的人在循环中语言模型方法
原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
📝
内容提要
本研究探讨了大型语言模型（LLM）在教育中的应用，特别是在翻译、课堂对话分析和数据标注方面的潜力。研究表明，LLM能够显著提高效率和一致性，但仍需人类审查以确保可靠性。此外，LLM与人类专家结合在教育政策研究中表现良好，促进了教育反馈的洞察力提取。
❓
Q&A
大型语言模型在教育中的应用有哪些？
大型语言模型在教育中主要应用于翻译、课堂对话分析和数据标注，能够提高效率和一致性。
LLM在课堂对话分析中的表现如何？
研究发现，GPT-4在课堂对话分析中显著节省时间，并与人工编码者之间具有高度一致性。
人机协作的流程是如何改善翻译性能的？
通过指导大型语言模型生成自定义输出，人机协作流程能够改善翻译性能。
使用LLM进行数据标注的优势是什么？
使用LLM进行数据标注可以在低资源环境中显著提高性能，减少人力和时间需求。
CoEval协同评估流程的作用是什么？
CoEval流程能够高效评估长文本，节省时间并减少人类评估的异常值，同时确保可靠性。
LLM在教育反馈调查中的潜力如何？
LLM在教育反馈调查中展示了巨大的洞察力提取潜力，能够实现多标签分类和情感分析等任务。
🏷️
