LLMs as Academic Reading Companions: Extending HCI Through Synthetic Personae

这篇论文认为，大型语言模型（LLMs）构成了一种有前途但未被充分利用的学术阅读伴侣，能够增强学习效果。我们详细介绍了一项探索性研究，研究了Anthropic公司的Claude，这是一个基于LLM的交互式助手，帮助学生理解复杂的定性文学内容。该研究比较了两个研究生课程中控制组和实验组的量化调查数据和定性访谈结果，实验组在整个学期中利用Claude进行学习，控制组则进行不支持的独立学习。初步结果表明，与不支持的独立学习相比，使用AI助手的参与者在阅读理解和参与度方面有明显的提高。然而，存在过度依赖和伦理考虑等潜在问题，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发展提供了实用的见解。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。

探讨大型语言模型（LLMs）作为学术阅读助手的应用价值，以及使用LLM阅读助手对学生阅读理解和参与度的影响。

使用LLM阅读助手可以显著提高学生的阅读理解和参与度，但需要继续探讨其过度依赖和伦理考虑等问题。

研究使用了Anthropic公司的Claude作为LLM阅读助手，进行了为期一个学期的实验，对比了使用Claude的实验组和未使用助手的对照组的阅读理解和参与度数据。实验结果表明，使用Claude可以显著提高学生的阅读理解和参与度。

最近的相关研究包括使用自然语言处理技术进行教育评估和学生支持的研究，以及使用AI技术进行教育辅助的研究。