大型语言模型在数学辅导中接近专家教学质量，但在教学和语言方面存在差异

本研究论文通过比较大型语言模型（LLM）与专家和新手人类导师的表现，调查了大型语言模型（LLM）在数学辅导中的有效性。该研究侧重于教学策略和语言特征，揭示了LLM达到了与专家相当的教学质量，但采用了不同的方法。具体而言，LLM倾向于较少使用重述和复述技巧，同时生成更长、词汇更多样化和更礼貌的回复。研究结果强调了LLM在教育中的潜力，同时也强调需要进一步改进，使其策略更符合经过验证的人类辅导实践。特定语言特征与感知质量之间的相关性分析为改进基于LLM的辅导系统提供了宝贵的见解。

• •LLM可以在数学辅导中达到专家级的教学质量。
• •LLM在教学和语言策略上与人类专家不同。
• •重述和复述是LLM未充分利用的关键策略。