Роль больших языковых моделей в персонализированном обучении: систематический обзор влияния на образование

Стремительное развитие технологий существенно преобразило образовательную среду, а появление больших языковых моделей (LLM) открыло новые возможности для персонализированного обучения. В настоящем систематическом обзоре рассматривается влияние систем обучения на основе LLM на образование по сравнению с традиционными образовательными подходами; основное внимание уделено шести ключевым исследовательским вопросам. Эти вопросы охватывают эффективность LLM в повышении вовлеченности учащихся, развитии эмоциональных и социальных навыков, мониторинге прогресса в режиме реального времени, а также их роль в создании справедливой и строгой экзаменационной среды. Кроме того, в обзоре рассматриваются такие проблемы, как этические аспекты, вопросы конфиденциальности и степень, в которой LLM способны моделировать опыт преподавания в реальных условиях. В общей сложности был систематически проанализирован 55 исследование, опубликованное в период с 2020 по 2024 год, с целью изучения влияния больших языковых моделей (LLM) на образовательные результаты, включая эмоциональное, социальное и академическое развитие. В выборку вошли рецензируемые статьи, материалы конференций и журнальные публикации, отобранные на основе заранее установленных критериев включения и исключения. Критерии оценки качества обеспечили включение высококачественных исследований, посвященных применению технологий искусственного интеллекта на основе LLM в образовании. В обзоре также выделены ключевые проблемы и ограничения, включая вопросы доступности, этические дилеммы и интеграцию искусственного интеллекта в традиционные образовательные системы. Результаты подчеркивают потенциал LLM в революционном преобразовании образования посредством персонализированного обучения, одновременно указывая на критическую необходимость строгой оценки и этичного внедрения для обеспечения справедливых и эффективных результатов.