LLMs as Academic Reading Companions: Extending HCI Through Synthetic Personae

本论文认为，大语言模型（LLMs）是有前途但未充分利用的学术阅读伴侣，能够增强学习。我们详细介绍了一项探索性研究，研究了Anthropic的Claude.ai，这是一个基于LLM的交互式助手，可以帮助学生理解复杂的定性文献内容。该研究比较了两个研究生课程中一个控制组和一个实验组在一个学期内使用Claude.ai和不使用的量化调查数据和定性访谈结果。初步结果表明，与不受支持的独立学习相比，使用AI代理的参与者在阅读理解和参与度方面有明显的改善。然而，存在过度依赖和伦理考虑的潜在问题，需要继续调查。通过记录LLM阅读伴侣在教育环境中的早期整合，本研究为指导支持学习的合成人物的开发提供了实用的见解。更广泛的影响需要政策和行业行动来维护负责任的设计，以最大化AI整合的好处，同时优先考虑学生的福祉。

研究大型语言模型（LLMs）作为学术阅读助手的应用，探讨其是否能够提高学生的学习效果。

使用基于LLM的交互式助手Claude.ai帮助学生理解复杂的定性文献内容，通过对两个研究课程进行实验，发现使用AI代理的参与者在阅读理解和参与度方面有明显的提高。

实验设计采用了对照组和实验组，使用了Claude.ai作为学术阅读助手，实验结果表明使用AI代理的参与者在阅读理解和参与度方面有明显的提高。但是，也需要考虑过度依赖和伦理问题等潜在的风险。

近期的相关研究包括基于机器学习的自然语言处理技术在教育领域的应用，以及人工智能在学习过程中的潜在风险等。