本研究探讨了大型语言模型（LLMs）对在线教育中学生论文写作的影响。分析显示，自ChatGPT发布后，学生论文在长度和风格上显著变化，教育者在评估作品时需考虑技术对写作的影响。

本研究针对现有教育推荐系统中大型语言模型（LLMs）应用的不足，探讨了LLMs在课程推荐任务中的潜力。通过与传统推荐模型的比较，研究表明，LLMs在准确性、多样性和新颖性等关键维度上表现良好，揭示了其提升教育推荐系统能力的潜在影响。

本文综述了大型语言模型（LLMs）在智能教育中的应用，介绍了LLMEdu的技术、挑战和未来发展。同时讨论了LLMs与教育的特点以及整合到教育中的好处，回顾了整合LLMs到教育行业的过程和相关技术的引入。还探讨了LLMEdu所面临的挑战和问题，以及未来优化LLMEdu的前景。

本文提出了一种新的多层交叉视角对比学习机制MCCLK，包含全局结构视角、本地合作和语义视角。在语义视角中，还提出了一个k最近邻（kNN）项-项语义图构建模块。实验结果表明，该方法优于现有技术。

评估了ChatGPT和OpenAssistant两种LLM的零次效果，发现无法与经过微调的基线模型匹配。提示策略影响分类准确性，差异超过10%。

该文提出了一种超越社区实践状态的统计测试假设模型性能的过程，分析了来自MOOC的一系列算法和特征集。该方法揭示了论坛、作业和点击流基于特征提取方法之间的严重差距，并为评估学生成功的预测或基于AI的模型以及设计和针对处于风险中的学生模型和干预措施的实践影响提供了方法论和实践上的启示。

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