arXiv cs.CY· Igor' Kontorovich, Miriam N. Wallach·· 12 小时前AI 评分34
研究：学生用 LLM 完成数学作业，提交结果无法反映其是否真正动脑
What the submission does not show: Complexifying cognitive offloading in students' mathematical work with LLMs
AI 导读
一项追踪 23 名线性代数新生使用 LLM 完成三项作业的研究发现，429 条提示词形成五种结构，LLM 主要扮演求解者、解释者或验证者，15 名完成全部任务的学生中有 10 人改变了主导结构。多数最终提交内容与 LLM 输出高度接近，即便此前学生曾自行解释、猜想和验证。研究结论认为，LLM 辅助的提交结果不能可靠反映学生是否将数学工作外包，需按每个调控空间逐部分考察。
正文 · AI 翻译
摘要：一个常见的担忧是，使用大型语言模型（LLM）会让学生把任务本应引发的数学工作外包出去。然而此类论断往往基于结果（例如提交的解答），而非基于学生使用 LLM 工作过程的证据。我们跟踪了 23 名一年级线性代数学生，观察他们使用 LLM 解决三个设计不同的作业任务。借鉴自我调节学习和选择丰富环境，我们将 429 条提示词分别解读为一次调节事件的痕迹，并将 59 份聊天记录与学生提交的问题解答进行了比较。提示词形成了五种结构，主要将 LLM 定位为求解者、解释者或验证者。各任务之间结构组合有所变化，完成全部三个任务的 15 名学生中有 10 人改变了其主导结构。大多数最终提交内容与 LLM 输出保持接近，包括那些发生在学生已解释、猜想并检验自己想法之后的交流。我们得出结论：LLM 辅助的提交内容并不能可靠地标志学生将数学工作外包，外包需要在每个调节空间和每个部分中分别考察，而非作为整体来看待。
| 评论： | 44 页。预印本，正在 Digital Experiences in Mathematics Education 审稿中；未经同行评审 |
| 主题： | 历史与综述（math.HO）；计算机与社会（cs.CY） |
| MSC 分类： | 97U50（主），97H60（次） |
| 引用为： | arXiv:2610.31335 [math.HO] |
| （或 arXiv:2610.31335v1 [math.HO] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.31335 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
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来自：Igor' Kontorovich [查看邮箱]
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2026 年 10 月 22 日周四 14:22:55 UTC（1,539 KB）
来源：arXiv cs.CY · arxiv.org