AI自然语言生成（NLG）是计算机系统从信息中生成可读性语言文本的过程。它可以成为人类创造性写作过程中不可或缺的一部分。重要的是，年轻人可以学会在主流教育中应用NLG，并为AI增强的写作工作和其他写作努力做好准备。为了探索学生如何将NLG应用于创意写作，我们在香港中学设计和实施了第一届人类创意写作竞赛。在本次比赛中，每个学生参与者都使用计算机生成并建立在开源语言模型上的学生自己的单词和单词，写了一篇关于500个字的短篇小说。我们为比赛设计了四个文本生成器，作为计算机的文本条目。此外，使用基于设计的研究，我们开发了七个研讨会，学生学会了与四个文本生成器一起编写并回答反思问题。在分析故事的四个学生的短篇小说和审判者的分数时，我们发现了学生使用的文本生成器单词的数量和类型的不同策略。一些策略似乎比其他策略更复杂。在分析学生的思考时，我们发现学生可以将文本生成器输入和输出描述为思想单位。此外，学生还展示了对文本生成器的偏好。他们在用文本生成器写作时表达了一系列感受。这些发现不仅为NLG的正规教育应用提供了设计含义，而且还提出了AI课程的教学策略。

我们提出了一项探索性定性研究，以了解作家如何与下一页建议相互作用。尽管对建议系统对写作的影响进行了一些定量研究，但几乎没有定性的工作来理解作家如何与建议系统互动及其如何影响他们的写作过程 - 特别是针对非本地但英国作家的。我们进行了一项研究，要求业余作家分别写两部电影评论，一本没有建议。我们发现作家以各种复杂的方式与下一页建议互动 - 作家能够抽象建议的多个部分并将其纳入他们的写作中 - 即使他们不同意整个建议。建议系统对写作过程也有各种影响 - 以独特的方式为写作过程的不同方面做出了影响。我们提出了一种用于与GPT-2写作的作家 - 探索互动模型，用于电影评论写作任务，然后是该模型可用于未来研究的方式，并概述了研究和设计的机会。

神经语言模型有可能支持人类写作。但是，关于其整合和对写作和产出的影响仍然存在问题。为了解决这个问题，我们设计并比较了两个用于写作的用户界面与移动设备上的AI，这些用户界面操纵主动性和控制级别：1）使用连续生成的文本编写，AI添加了逐字文字和用户转向。 2）编写建议，AI建议短语和用户从列表中选择。在监督的在线研究（n = 18）中，参与者使用了这些原型和无AI的基线。我们收集了触摸互动，关于灵感和作者的评分以及访谈数据。有了AI的建议，人们的写作不那么积极，但觉得他们是作者。连续生成的文本减少了这种感知的作者身份，但编辑行为增加了。在这两种设计中，AI都会增加文本长度，并被认为会影响措辞。我们的发现为UI设计决策对用户体验和共同创造系统的产出的影响增加了新的经验证据。

As artificial intelligence (AI) becomes a prominent part of modern life, AI literacy is becoming important for all citizens, not just those in technology careers. Previous research in AI education materials has largely focused on the introduction of terminology as well as AI use cases and ethics, but few allow students to learn by creating their own machine learning models. Therefore, there is a need for enriching AI educational tools with more adaptable and flexible platforms for interested educators with any level of technical experience to utilize within their teaching material. As such, we propose the development of an open-source tool (Build-a-Bot) for students and teachers to not only create their own transformer-based chatbots based on their own course material, but also learn the fundamentals of AI through the model creation process. The primary concern of this paper is the creation of an interface for students to learn the principles of artificial intelligence by using a natural language pipeline to train a customized model to answer questions based on their own school curriculums. The model uses contexts given by their instructor, such as chapters of a textbook, to answer questions and is deployed on an interactive chatbot/voice agent. The pipeline teaches students data collection, data augmentation, intent recognition, and question answering by having them work through each of these processes while creating their AI agent, diverging from previous chatbot work where students and teachers use the bots as black-boxes with no abilities for customization or the bots lack AI capabilities, with the majority of dialogue scripts being rule-based. In addition, our tool is designed to make each step of this pipeline intuitive for students at a middle-school level. Further work primarily lies in providing our tool to schools and seeking student and teacher evaluations.

Large language models have recently attracted significant attention due to their impressive performance on a variety of tasks. ChatGPT developed by OpenAI is one such implementation of a large, pre-trained language model that has gained immense popularity among early adopters, where certain users go to the extent of characterizing it as a disruptive technology in many domains. Understanding such early adopters' sentiments is important because it can provide insights into the potential success or failure of the technology, as well as its strengths and weaknesses. In this paper, we conduct a mixed-method study using 10,732 tweets from early ChatGPT users. We first use topic modelling to identify the main topics and then perform an in-depth qualitative sentiment analysis of each topic. Our results show that the majority of the early adopters have expressed overwhelmingly positive sentiments related to topics such as Disruptions to software development, Entertainment and exercising creativity. Only a limited percentage of users expressed concerns about issues such as the potential for misuse of ChatGPT, especially regarding topics such as Impact on educational aspects. We discuss these findings by providing specific examples for each topic and then detail implications related to addressing these concerns for both researchers and users.

我们提出了一个文本编辑器，以帮助用户计划，结构并反思其写作过程。它使用自动文本摘要提供了不断更新的段落摘要作为边缘注释。摘要级别范围从全文到选定的（中央）句子，一直到关键字的集合。为了了解用户在写作过程中如何与该系统进行交互，我们进行了两项用户研究（n = 4和n = 8），人们在其中写了有关给定主题和文章的分析文章。作为关键发现，这些摘要使用户对他们的写作有了外部视角，并帮助他们修改了草稿段落的内容和范围。人们进一步使用该工具快速获得文本概述，并制定了整合自动摘要中见解的策略。从更广泛的角度来看，这项工作探索并突出了为作家设计AI工具的价值，其自然语言处理（NLP）功能超出了直接文本生成和更正。

This study evaluated the ability of ChatGPT, a recently developed artificial intelligence (AI) agent, to perform high-level cognitive tasks and produce text that is indistinguishable from human-generated text. This capacity raises concerns about the potential use of ChatGPT as a tool for academic misconduct in online exams. The study found that ChatGPT is capable of exhibiting critical thinking skills and generating highly realistic text with minimal input, making it a potential threat to the integrity of online exams, particularly in tertiary education settings where such exams are becoming more prevalent. Returning to invigilated and oral exams could form part of the solution, while using advanced proctoring techniques and AI-text output detectors may be effective in addressing this issue, they are not likely to be foolproof solutions. Further research is needed to fully understand the implications of large language models like ChatGPT and to devise strategies for combating the risk of cheating using these tools. It is crucial for educators and institutions to be aware of the possibility of ChatGPT being used for cheating and to investigate measures to address it in order to maintain the fairness and validity of online exams for all students.

The introductory programming sequence has been the focus of much research in computing education. The recent advent of several viable and freely-available AI-driven code generation tools present several immediate opportunities and challenges in this domain. In this position paper we argue that the community needs to act quickly in deciding what possible opportunities can and should be leveraged and how, while also working on how to overcome or otherwise mitigate the possible challenges. Assuming that the effectiveness and proliferation of these tools will continue to progress rapidly, without quick, deliberate, and concerted efforts, educators will lose advantage in helping shape what opportunities come to be, and what challenges will endure. With this paper we aim to seed this discussion within the computing education community.

Recent developments in natural language generation (NLG) using neural language models have brought us closer than ever to the goal of building AI-powered creative writing tools. However, most prior work on human-AI collaboration in the creative writing domain has evaluated new systems with amateur writers, typically in contrived user studies of limited scope. In this work, we commissioned 13 professional, published writers from a diverse set of creative writing backgrounds to craft stories using Wordcraft, a text editor with built-in AI-powered writing assistance tools. Using interviews and participant journals, we discuss the potential of NLG to have significant impact in the creative writing domain--especially with respect to brainstorming, generation of story details, world-building, and research assistance. Experienced writers, more so than amateurs, typically have well-developed systems and methodologies for writing, as well as distinctive voices and target audiences. Our work highlights the challenges in building for these writers; NLG technologies struggle to preserve style and authorial voice, and they lack deep understanding of story contents. In order for AI-powered writing assistants to realize their full potential, it is essential that they take into account the diverse goals and expertise of human writers.

机器学习（ML）技术在教育方面越来越普遍，从预测学生辍学，到协助大学入学以及促进MOOC的兴起。考虑到这些新颖用途的快速增长，迫切需要调查ML技术如何支持长期以来的教育原则和目标。在这项工作中，我们阐明了这一复杂的景观绘制，以对教育专家的访谈进行定性见解。这些访谈包括对过去十年中著名应用ML会议上发表的ML教育（ML4ED）论文的深入评估。我们的中心研究目标是批判性地研究这些论文的陈述或暗示教育和社会目标如何与他们解决的ML问题保持一致。也就是说，技术问题的提出，目标，方法和解释结果与手头的教育问题保持一致。我们发现，在ML生命周期的两个部分中存在跨学科的差距，并且尤其突出：从教育目标和将预测转换为干预措施的ML问题的提出。我们使用这些见解来提出扩展的ML生命周期，这也可能适用于在其他领域中使用ML。我们的工作加入了越来越多的跨教育和ML研究的荟萃分析研究，以及对ML社会影响的批判性分析。具体而言，它填补了对机器学习的主要技术理解与与学生合作和政策合作的教育研究人员的观点之间的差距。

大型语言模型（LLMS）具有变革性。它们是预先训练的基础模型，可以通过微调来适应许多不同的自然语言任务，以前每个任务都需要单独的网络模型。这是接近人类语言的非凡多功能性的一步。 GPT-3和最近的LAMDA可以与人类进行对话，并在最少的启动之后与许多例子进行许多主题。但是，关于这些LLM是否了解他们在说什么或表现出智力迹象的反应。在与LLM的三次访谈中得出截然不同的结论中，这种较高的差异显示出来。发现了一种新的可能性，可以解释这种分歧。实际上，LLM中似乎是智慧的是反映面试官智力的镜子，这是一个显着的转折，可以被视为反向图灵测试。如果是这样，那么通过研究访谈，我们可能会更多地了解面试官的智力和信念，而不是LLM的智能。

本文探讨了大语言模型的自然语言生成能力，并应用于编程课程中常见的两种学习资源类型。使用OpenAI Codex作为大语言模型，我们创建编程练习（包括示例解决方案和测试用例）和代码说明，从定性和定量上评估这些练习。我们的结果表明，大多数自动生成的内容既新颖又明智，在某些情况下可以按原样使用。在创建练习时，我们发现仅通过提供关键字作为模型输入来影响编程概念和它们所包含的上下文主题非常容易。我们的分析表明，大规模生成机器学习模型是指导者的工具，尽管仍然需要进行一些监督以确保生成的内容的质量在传递给学生之前。我们进一步讨论了OpenAI Codex和类似工具对入门编程教育的含义，并强调了未来的研究流，这些研究流有可能提高教师和学生的教育体验质量。

随着人工智能（AI）技术在社会中变得越来越强大和突出，他们的滥用就是日益关注的问题。在教育环境中，学生可以使用AI技术来欺骗作业和考试。在本文中，我们探讨了变形金刚是否可以用于求解介绍级的编程作业，同时绕过常用的AI工具来检测软件部分之间的相似性。我们发现使用GPT-J [Wang和Komatsuzaki，2021]的学生可以完成入门级的编程作业，而无需触发Moss的怀疑[Aiken，2000]，这是一种广泛使用的软件相似性和窃探测工具。尽管事实上GPT-J没有接受有关问题的培训，也没有提供任何示例可供工作。我们进一步发现，GPT-J编写的代码在结构上是多种多样的，缺乏任何特定的告诉未来的pla窃检测技术可能会用来尝试识别算法生成的代码。最后，我们讨论了大语言模型的道德和教育含义以及未来研究的方向。

Students' ability to ask curious questions is a crucial skill that improves their learning processes. To train this skill, previous research has used a conversational agent that propose specific cues to prompt children's curiosity during learning. Despite showing pedagogical efficiency, this method is still limited since it relies on generating the said prompts by hand for each educational resource, which can be a very long and costly process. In this context, we leverage the advances in the natural language processing field and explore using a large language model (GPT-3) to automate the generation of this agent's curiosity-prompting cues to help children ask more and deeper questions. We then used this study to investigate a different curiosity-prompting behavior for the agent. The study was conducted with 75 students aged between 9 and 10. They either interacted with a hand-crafted conversational agent that proposes "closed" manually-extracted cues leading to predefined questions, a GPT-3-driven one that proposes the same type of cues, or a GPT-3-driven one that proposes "open" cues that can lead to several possible questions. Results showed a similar question-asking performance between children who had the two "closed" agents, but a significantly better one for participants with the "open" agent. Our first results suggest the validity of using GPT-3 to facilitate the implementation of curiosity-stimulating learning technologies. In a second step, we also show that GPT-3 can be efficient in proposing the relevant open cues that leave children with more autonomy to express their curiosity.

Many real-world applications of language models (LMs), such as code autocomplete and writing assistance, involve human-LM interaction, but the main LM benchmarks are non-interactive, where a system produces output without human intervention. To evaluate human-LM interaction, we develop a framework, Human-AI Language-based Interaction Evaluation (H-LINE), that expands non-interactive evaluation along three dimensions, capturing (i) the interactive process, not only the final output; (ii) the first-person subjective experience, not just a third-party assessment; and (iii) notions of preference beyond quality. We then design five tasks ranging from goal-oriented to open-ended to capture different forms of interaction. On four state-of-the-art LMs (three variants of OpenAI's GPT-3 and AI21's J1-Jumbo), we find that non-interactive performance does not always result in better human-LM interaction and that first-person and third-party metrics can diverge, suggesting the importance of examining the nuances of human-LM interaction.

最近十年表明，人们对机器人作为福祉教练的兴趣越来越大。但是，尚未提出针对机器人设计作为促进心理健康的教练的凝聚力和全面的准则。本文详细介绍了基于基于扎根理论方法的定性荟萃分析的设计和道德建议，该方法是通过三项以用户为中心的涉及机器人福祉教练的三个不同的以用户为中心进行的，即：（1）与参与性设计研究一起进行的。 11名参与者由两位潜在用户组成，他们与人类教练一起参加了简短的专注于解决方案的实践研究，以及不同学科的教练，（2）半结构化的个人访谈数据，这些数据来自20名参加积极心理学干预研究的参与者借助机器人福祉教练胡椒，（3）与3名积极心理学研究的参与者以及2名相关的福祉教练进行了一项参与式设计研究。在进行主题分析和定性荟萃分析之后，我们将收集到收敛性和不同主题的数据整理在一起，并从这些结果中提炼了一套设计准则和道德考虑。我们的发现可以在设计机器人心理福祉教练时考虑到关键方面的关键方面。

在公共危机时期，寻求信息对于人们的自我保健和福祉至关重要。广泛的研究调查了经验理解和技术解决方案，以促进受影响地区的家庭公民寻求信息。但是，建立有限的知识是为了支持需要在其东道国发生危机的国际移民。当前的论文对居住在日本和美国（n = 14）的两名中国移民（n = 14）进行了访谈研究。参与者反思了他们在共同大流行期间寻求经验的信息。反思补充了两周的自我追踪，参与者保持了相关信息寻求实践的记录。我们的数据表明，参与者经常绕开语言绕道，或访问普通话资源以获取有关其东道国疫情爆发的信息。他们还进行了战略性利用普通话信息，以进行选择性阅读，交叉检查以及对日语或英语的共同信息的上下文化解释。尽管这种做法增强了参与者对共同相关信息收集和感官的有效性，但他们有时会通过有时认识的方式使人们处于不利地位。此外，参与者缺乏对审查以移民为导向的信息的认识或偏爱，尽管该信息可用，这些信息是由东道国公共当局发布的。在这些发现的基础上，我们讨论了改善国际移民在非本地语言和文化环境中寻求共同相关信息的解决方案。我们主张包容性危机基础设施，这些基础设施将吸引以当地语言流利程度，信息素养和利用公共服务的经验的不同水平的人们。

大型语言模型，例如OpenAI的法典和DeepMind的字母，可以生成代码来解决以自然语言表达的各种问题。这项技术已经在至少一项广泛使用的编程编辑器扩展程序中进行了商业化：Github Copilot。在本文中，我们探讨了具有大型语言模型（LLM辅助编程）的编程与程序员协助的先前概念化相似，并且与众不同。我们借鉴了公开可用的经验报告，有关LLM辅助编程以及先前的可用性和设计研究。我们发现，尽管LLM辅助编程通过搜索和重用分享了一些编译，配对编程和编程的属性，但技术可能性和实践经验都存在根本差异。因此，应该将LLM辅助编程视为具有自己独特的属性和挑战的新方法。最后，我们借鉴了用户研究的观察结果，在该观察中，非专家最终用户程序员使用LLM辅助工具来求解电子表格中的数据任务。我们讨论可能出现的问题，并在将大型语言模型应用于最终用户编程时，尤其是对于几乎没有编程专业知识的用户。

近期和快速转变为大流行迅速的数字学习，也受到数字工具和平台无处不在的可用性的影响，使数字学习更加接近。扩展数字学习和教学中最困难的部分中的一个积分和一个是能够评估学习者的知识和能力。教育者可以录制讲座或创造数字内容，可以传递到数千名学习者，但评估学习者是非常耗时的。在本文中，我们提出了基于人工智能（AI）的解决方案，即VidVersityQG，用于自动从预先记录的视频讲座产生问题。基于从视频推断的上下文和语义信息，该解决方案可以自动生成不同类型的评估问题（包括短答案，多项选择，真/假并填写空白问题）。所提出的解决方案采用以人为本的方法，其中教师提供了修改/编辑任何AI生成的问题的能力。这种方法鼓励教师参与教育的使用和实施教育。评估了基于AI的解决方案，以便通过我们的行业合作伙伴Vidversity提供给我们的多个域名的经验丰富的教学专业人员和117名教育视频的准确性。 VidVersityQG解决方案显示有希望自动从视频产生高质量问题，从而大大减少了在手动问题中为教育工作者的时间和精力。

情感是引人入胜的叙事的关键部分：文学向我们讲述了有目标，欲望，激情和意图的人。情绪分析是情感分析更广泛，更大的领域的一部分，并且在文学研究中受到越来越多的关注。过去，文学的情感维度主要在文学诠释学的背景下进行了研究。但是，随着被称为数字人文科学（DH）的研究领域的出现，在文学背景下对情绪的一些研究已经发生了计算转折。鉴于DH仍被形成为一个领域的事实，这一研究方向可以相对较新。在这项调查中，我们概述了现有的情感分析研究机构，以适用于文献。所评论的研究涉及各种主题，包括跟踪情节发展的巨大变化，对文学文本的网络分析以及了解文本的情感以及其他主题。