摘要
大型语言模型（LLMs）在学习中能够提供个性化支持，但多项研究对其在教育中的使用提出了担忧。学习的有效性依赖于学生与LLMs的互动方式。本研究探讨了两种基于LLM的辅导如何塑造学生的提示实践、学习及后续LLM使用：一种是苏格拉底引导（SG）辅导，通过对话提问结构化互动；另一种是提示优化（PR）辅导，指导有效提示的形成。
我们在一门研究生级别的移动机器人课程中进行了一项两阶段的研究：66名学生在为期6周的干预中使用SG或PR辅导，随后52名学生在为期3周的课程项目中使用不受限制的LLM。结果表明，尽管SG和PR辅导在引导使用期间导致了类似的任务表现和提示模式，但在学习成果和后续LLM使用上却存在差异。
相较于PR学生，SG学生在后续课程中获得了更高的学习增益，并且在使用不受限制的LLM时更倾向于采用以理解为驱动的提示策略，而这种策略与更高的理解水平相关联。尽管学习者认为SG辅导的效率较低，研究结果表明，苏格拉底引导有助于学生随着时间推移提升与LLMs的学习能力，强调了其在LLM辅导设计中的重要性。
博主点评： 本研究为LLM在教育中的有效应用提供了重要见解，强调了对话式引导在促进学生理解和独立使用LLM方面的价值。不同的辅导方法对学习结果的影响值得教育工作者深入思考，以优化教学设计。