不要忘记教师:迈向以教育者为中心的理解大型语言模型在教育中的危害
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研究背景与问题
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作者发现了哪些问题或挑战?
- 大规模语言模型(LLMs)正在迅速进入教育技术(EdTech),为教学和学习过程提供支持。然而,这些技术可能带来的潜在负面影响尚未深入研究,特别是在教育这一独特域领域。
- 教育环境的特殊性包括:学生通常是儿童,尤其容易受到技术影响;学习目标不仅是获取正确答案,而是理解解决问题的过程;以及培养批判性思维和协作等跨场景高阶能力。
- 教育技术供应商和教育工作者在理解和应对LLM可能引发的风险上存在差异,EdTech供应商主要关注技术性危害,而教育工作者更关注影响学生、教师及学校系统间互动的广泛影响。
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为什么这个问题很重要?
- LLM类技术将深刻影响未来的教育方式,与儿童的学习动态、隐私保护、社交发展及教育公平等多个关键方面紧密相关。
- 现有针对LLM的风险分类通常是领域无关的,无法直接应用于教育领域,这需要针对教育特定情况建立新的框架。
- 教育是不可自动化、甚至无法直接观察的复杂过程,需要更加谨慎的研究和实施。
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研究动机与相关工作
- 作者参考了既有的LLM风险分类,以及关于人工智能在教育中的伦理分析和实践研究。
- 提出了一种方法,将教育工作者的视角引入技术设计过程,以缩小EdTech供应商和教育工作者之间的认知差距,从而更有效地减轻技术所带来的风险。
解决方案
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作者提出了哪些方法或解决方案?
- 通过与EdTech供应商(6名)和教育工作者(23名)的半结构化访谈,开发了一个针对教育领域的LLM潜在危害的综述框架。
- 关键方法包括:
- 系统分析EdTech供应商和教育工作者如何认知、评估及减轻潜在危害。
- 突出二者关于危害理解上的差异。
- 建议围绕教育工作者需求设计和开发EdTech工具。
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该解决方案的创新之处是什么?
- 将现有领域无关的LLM风险分类,结合教育相关的具体危害(例如:对学生学习和社交发展、教师工作负担及教育公平的影响),形成一个教育特定的框架。
- 引入教育工作者视角以优化EdTech工具设计,强调教育工作者的中介作用和参与式设计。
- 提出跨学科的合作建议,包括EdTech供应商、研究人员、监管机构及学校领导者参与的设计和政策制定。
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实施步骤是什么?使用了哪些关键技术?
- 实施步骤如下:
- 半结构化访谈以获取关于LLM使用的现实情况和潜在危害的反馈。
- 对访谈内容进行主题分析以识别核心问题和应对策略。
- 比较EdTech供应商和教育工作者的风险关注点和减缓措施。
- 提出政策和设计建议,例如促进教育工作者参与工具设计和明确的规范审查机制。
- 关键技术包括基于LLM的毒性检测、隐私保护机制、RAG(检索增强生成)存储等,以及教育工作者的教学干预策略。
- 实施步骤如下:
研究成果
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取得了哪些具体成果?
- 识别了教育领域的三类重要LLM风险:
- 技术性危害:包括生成有害内容、隐私侵犯、幻觉输出。
- 人机交互危害:如学术不诚信。
- 广泛影响的危害:包括抑制学生学习和社交发展、增加教师负担、降低教师自主性及加剧教育不平等。
- 提出了教育特定框架以补充现有领域无关的LLM风险分类。
- 识别了教育领域的三类重要LLM风险:
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与现有解决方案相比,它有哪些优势?
- 通过关注教育工作者的反馈,覆盖更广泛的、与教育实践高度相关的危害类型。
- 将教育工作者作为EdTech设计和风险减缓的核心,提升工具设计的用户中心化程度。
- 通过跨领域合作建议促进教育公平和技术使用规范。
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实验或评估结果是什么?
- 访谈显示,EdTech供应商和教育工作者在风险关注点上存在显著差异。供应商更多关注技术层面的检测与减缓,而教育工作者则更加重视工具对学习质量、社交互动及教师自主性的长远影响。
- 研究发现教育工作者在教学中主动干预可有效减轻部分技术性危害,但更广泛的社会系统性危害仍需外部监管和合作来解决。
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局限性与未来方向
- 局限性:
- 数据来源主要来自英语国家(如美国、英国、加拿大),未包含全球教育特别是非英语、非西方国家的视角。
- EdTech供应商样本数量较少,无法全面覆盖整个市场。
- 未直接评估实际工具的效果,只基于访谈进行理论框架的建立。
- 未来方向:
- 扩大研究范围,包含更多国家和地区的教育工作者。
- 开展实际教育场景中的实验研究以验证框架的适用性。
- 探索教师主导的定制化LLM工具开发方法,以更好支持多样化教学需求。
- 局限性:
通过此项研究,作者不仅形成了一个教育相关的LLM危害特定框架,还提出了以教育工作者为核心的设计和减缓策略,促进了教育技术的负责任使用。
研究问题 / 现实痛点
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DOI: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3706598.3713210
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大语言模型(LLM)的人机协作、AI 伦理、公平与问责
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