Buchumschlag

AI Meets the Classroom: When Do Large Language Models Harm Learning?

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Lehmann, Matthias, Cornelius, Philipp B., Sting, Fabian J.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computers and Society Artificial Intelligence Human-Computer Interaction Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

From Melting Pots to Misrepresentations: Exploring Harms in Generative AI
von: Gautam, Sanjana, et al.
Veröffentlicht: (2024)

When "A Helpful Assistant" Is Not Really Helpful: Personas in System Prompts Do Not Improve Performances of Large Language Models
von: Zheng, Mingqian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

The Evaluation Differential: When Frontier AI Models Recognise They Are Being Tested
von: Vishwarupe, Varad, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Automated Assessment of Encouragement and Warmth in Classrooms Leveraging Multimodal Emotional Features and ChatGPT
von: Hou, Ruikun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bringing Generative AI to Adaptive Learning in Education
von: Li, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Nested Model for AI Design and Validation
von: Dubey, Akshat, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Moloch's Bargain: Emergent Misalignment When LLMs Compete for Audiences
von: El, Batu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

"They are uncultured": Unveiling Covert Harms and Social Threats in LLM Generated Conversations
von: Dammu, Preetam Prabhu Srikar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Prediction-Powered Ranking of Large Language Models
von: Chatzi, Ivi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Culturally-Attuned Moral Machines: Implicit Learning of Human Value Systems by AI through Inverse Reinforcement Learning
von: Oliveira, Nigini, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Ethics and Technical Aspects of Generative AI Models in Digital Content Creation
von: Karagoz, Atahan
Veröffentlicht: (2024)

Do Generative AI Models Output Harm while Representing Non-Western Cultures: Evidence from A Community-Centered Approach
von: Ghosh, Sourojit, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rethinking AI Evaluation in Education: The TEACH-AI Framework and Benchmark for Generative AI Assistants
von: Ding, Shi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Linear Representations of Political Perspective Emerge in Large Language Models
von: Kim, Junsol, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AI's Regimes of Representation: A Community-centered Study of Text-to-Image Models in South Asia
von: Qadri, Rida, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Farsight: Fostering Responsible AI Awareness During AI Application Prototyping
von: Wang, Zijie J., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Can Large Language Models Unlock Novel Scientific Research Ideas?
von: Kumar, Sandeep, et al.
Veröffentlicht: (2024)

KnowledgeVIS: Interpreting Language Models by Comparing Fill-in-the-Blank Prompts
von: Coscia, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Laboratory-Scale AI: Open-Weight Models are Competitive with ChatGPT Even in Low-Resource Settings
von: Wolfe, Robert, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generative AI in Medicine
von: Shanmugam, Divya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Computational Approaches to Understanding Large Language Model Impact on Writing and Information Ecosystems
von: Liang, Weixin
Veröffentlicht: (2025)

iScore: Visual Analytics for Interpreting How Language Models Automatically Score Summaries
von: Coscia, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large Language Models Can Infer Personality from Free-Form User Interactions
von: Peters, Heinrich, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LLM4PM: A case study on using Large Language Models for Process Modeling in Enterprise Organizations
von: Ziche, Clara, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Human-in-the-Loop AI for Cheating Ring Detection
von: Shih, Yong-Siang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

In defence of post-hoc explanations in medical AI
von: Hatherley, Joshua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Principles and Guidelines for Randomized Controlled Trials in AI Evaluation
von: Kelly, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Narrowing Action Choices with AI Improves Human Sequential Decisions
von: Straitouri, Eleni, et al.
Veröffentlicht: (2025)

High hopes for "Deep Medicine"? AI, economics, and the future of care
von: Sparrow, Robert, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deterministic AI Agent Personality Expression through Standard Psychological Diagnostics
von: Kruijssen, J. M. Diederik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Federated learning, ethics, and the double black box problem in medical AI
von: Hatherley, Joshua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Digital Transformation in Health: How AI Can Improve the Performance of Health Systems
von: Periáñez, África, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AI Generated Child Sexual Abuse Material -- What's the Harm?
von: Ciardha, Caoilte Ó, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From Sycophantic Consensus to Pluralistic Repair: Why AI Alignment Must Surface Disagreement
von: Vishwarupe, Varad, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AI-Enabled grading with near-domain data for scaling feedback with human-level accuracy
von: Agarwal, Shyam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ff4ERA: A new Fuzzy Framework for Ethical Risk Assessment in AI
von: Dyoub, Abeer, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fair Knowledge Tracing in Second Language Acquisition
von: Tang, Weitao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A moving target in AI-assisted decision-making: Dataset shift, model updating, and the problem of update opacity
von: Hatherley, Joshua
Veröffentlicht: (2025)

The Malicious Technical Ecosystem: Exposing Limitations in Technical Governance of AI-Generated Non-Consensual Intimate Images of Adults
von: Ding, Michelle L., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Why am I Still Seeing This: Measuring the Effectiveness Of Ad Controls and Explanations in AI-Mediated Ad Targeting Systems
von: Castleman, Jane, et al.
Veröffentlicht: (2024)