一段戏剧：探究教师如何设计LLM聊天机器人以协助青少年网络欺凌教育

文献标题

A Piece of Theatre: Investigating How Teachers Design LLM Chatbots to Assist Adolescent Cyberbullying Education

文献信息

• 主题领域: 教育技术、人工智能与社会问题交集
• 关键词: 大语言模型 (LLM)、聊天机器人、网络霸凌、教育、教师、角色扮演、协作设计、社会情感学习

研究背景与问题

• 发现的问题或挑战:

  1. 网络霸凌对青少年心理健康有负面影响，教师需帮助学生学会“旁观者介入”技能，但教育资源匮乏。
  2. 使用聊天机器人（如基于大语言模型）扩展个性化教学存在技术与内容设计上的挑战。
  3. 教师当前的角色不是简单知识传递者，而是教育设计者和行为调节者，但缺乏了解、设计和控制基于 LLM 的聊天机器人的工具。

• 重要性: 网络霸凌广泛存在，其后果包括抑郁、自残甚至自杀。培养学生成为“正义的旁观者”可以有效减轻受害者的痛苦，并帮助形成更健康的网络环境。

• 研究动机和相关工作:

  1. 之前的研究表明聊天机器人可以提供个性化、互动式指导，但多停留在实验室原型阶段，缺乏课堂实际应用的可行性评估。
  2. 缺乏让教师定制化设计聊天机器人的工具，导致其无法满足课堂教学目标和学生背景需求。
  3. 研究需要探讨教师如何想象和使用这些工具，以及如何将其与现有课程相结合。

解决方案

• 提出的方法或解决方案:

  1. 研发了一个名为 Co-Pilot 的无代码聊天机器人设计工具，基于大语言模型的“LLM-Chains”实现，允许教师无需编程即可创建复杂的对话流。
  2. 工具包括两部分：聊天机器人设计器（Chatbot Builder）和测试器（Chatbot Tester）。设计器让教师通过拖拽方式创建对话逻辑，测试器模拟真实网络场景，帮助教师评价聊天机器人效果。
  3. 使用该工具邀请 13 名中学教师参与用户研究，以收集他们的设计需求及意见。

• 创新之处:

  1. 教师被赋予“剧作家”角色，设计学生和机器人的互动剧本，同时允许机器人在框架内即兴发挥。
  2. 集成支持学生多次练习角色扮演的功能，帮助学生在安全的环境中探索可能的行为反应。
  3. 提供一种将 LLM 提供的对话可控化与课堂所需教学目标结合的方法。

• 关键技术与实施步骤:

  • 设计对话流树状结构，教师定义学生行为节点并设置机器人反应功能。
  • 应用 PromptChainer 的 LLM 视觉编程理念，以减少技术复杂度，同时提供细粒度的对话控制。
  • 结合学生模拟（Student Simulations），生成虚拟的学生回应，从而挑战教师对学生行为的假设。

研究成果

• 具体成果:

  1. 教师普遍赞赏 Co-Pilot 工具并认为其设计直观，能易于实现教育目标。
  2. 研究发现教师倾向于将聊天机器人看作“教育剧场”的一部分，使用脚本指导学生角色扮演并培养社会情感技能。
  3. 教师热衷于个性化调整机器人，融入课堂特定的文化、语言和教学风格。

• 相较已有解决方案的优势:

  1. Co-Pilot 允许更高级别的行为引导及互动，即机器人既可以“即兴发挥”又不会偏离老师的预设方向。
  2. 设计工具改进了学生的互动体验，可以反复练习和调整策略，从而更贴近学生的实际学习需求。

• 实验或评估结果:

  1. 测试表明，教师能够在短时间内熟悉并应用 Co-Pilot 工具，生成反映自己教学偏好的聊天机器人。
  2. 当学生应用此类机器人时，他们能够尝试不同的行为，培养同理心与情境意识。

• 局限性与未来方向:

  1. 教师在模拟学生行为时仍存在困难，未来应开发支持教师生成脚本的辅助工具，利用 LLM 提供自动化建议。
  2. 当前对话结构以单人互动为主，未来需要支持多参与者角色扮演，并探索如何控制更复杂的社会互动。
  3. 研究需进一步应对 LLM 潜在的偏见及控制其在敏感教育场景下的风险。

通过将教师作为“剧作家”的隐喻，这项研究成功揭示了 LLM 基础聊天机器人如何为网络安全与社会情感教育提供支持的潜力，同时指出了当前设计工具的局限以及未来改进的方向。